柴达木盆地油气勘探新思路

柴达木盆地有大量储油构造和良好的盖层条件,却缺乏足够的理想储集层,寻找裂隙性储集层分布区,很可能是实现该区油气勘探突破的关键。根据对柴达木盆地油泉子构造的野外考察,其南北两翼为陡倾的共轭膝褶带,根据最大有效力矩准则,共轭膝褶带间的夹角为110°,所夹持的背斜具有箱状平顶的几何特征。膝褶带外岩层近水平,带内岩层近直立,局部倒转,普遍顺层剥离、张开和剪切,形成层间张裂隙和切割层理的小型低角度逆冲断层。边界断层和膝褶带内断裂普遍充填石膏脉,局部油浸,表明膝褶带一度为高压流体活动的水压致裂带,有利于油气运移和聚集。由于该构造微向北倒,近核部南侧的膝褶带肩部成为高点,建议在该高点布一深井,探明可能的岩性油气聚集带,并控制北翼主膝褶带的总体产状,然后沿该主膝褶带布一斜井,以期发现与膝褶带相关的裂隙型油藏。图10表1参19     

恒速压汞技术在储层孔隙结构特征研究中的应用—以克拉玛依油田七中区及七东区克下组油藏为例

以克拉玛依油田七中区及七东区克下组油藏为例,将恒速压汞技术应用于储层微观孔隙结构进行分析研究中,可得到孔隙与喉道的大小及其分布频率等参数,并可具其分析孔隙大小、孔隙体积、喉道大小及孔喉比等参数对微观孔隙结构的影响。实验结果表明,克拉玛依油田七中区和七东区克下组砾岩储层孔隙半径分布频率随渗透率的变化不明显,与喉道半径分布特征有明显的区别,说明控制储层岩样内流体渗流特征的主要因素是喉道,而不是孔隙。     

山茱萸籽油提取工艺优化及脂肪酸组成分析

优选山茱萸籽油超声提取工艺条件,分析含油的脂肪酸组成。以提取时间、超声功率、提取温度、固液比为影响因素,通过均匀设计法优选山茱萸籽油的最佳提取工艺为:提取时间22min,超声功率136W,提取温度52℃,固液比1∶29,最佳得率为7.366%;通过气相色谱法从山茱萸籽油中鉴定出6种主要脂肪酸,占总脂肪酸含量的99.013%,其中亚油酸(71.190%)为山茱萸籽油的主要脂肪酸,其他依次为油酸(18.594%)、顺-10-十五碳烯酸(5.377%)、硬脂酸(2.176%)、α-亚麻酸(1.226%)、顺-11-二十碳烯酸(0.450%)。实验结果表明,山茱萸籽油富含不饱和脂肪酸,具有很高的营养价值,并且是很好的亚油酸来源。     

一种新型的微控制器软件仿真模型设计

在典型嵌入式软件开发系统中,都提供目标处理器的仿真软件。这些仿真器软件各具优势,几乎囊括了所有的主流微控制器,但基本上是针对一种微控制器芯片单独开发的,重用性差、开发量很大。本文提出了一种微控制器的通用软件仿真模型GSSM,以期规范微控制器构件的开发,提高代码复用度,降低开发难度。     

“封”你没商量计算机网络端口封闭全接触

大家可能都记得“冲击波“病毒的一段描速——“当病毒攻击成功后，它便会监听目标计算机的TCP／4444端口，并将其作为后门绑定cmd.exe。然后缚虫会连接到这个端口，发送tftp命令”。我们如是关闭那些没有用的网络通讯端口，就可以防止不少此类安全问题出现。但是对于很多普通用户来说，由于不是很了解端口的工作方式及功能，所以也就不知道如何关闭计算机中的端口；本文就向大家介绍几种关闭计算机网络通讯端口的方法。     

节约为本谈打造

网游中的顶级装备、稀世物品是可遇而不可求的。除了爆率问题外．能打到稀世物品的地方长期被某些玩家所霸占也是一个原因。何况在等级低的情况下，要去打一套高级装备．也存在着很大的风险。不过在《天骄2》中．这个问题却不存在。     

移花宫武学指南

《新绝代双骄Online》测试已经有一段时间了，可能有些喜欢花无缺的新手对移花宫还不是很了解。在整理了大量资料之后，笔者现在就为大家献上最实用的武学指南！     

DSP在变电站综合自动化系统中的应用

采用了TI公司的DSP芯片TMS320F2812及整体全分散式的设计思想，介绍了硬件电路设计和软件实现的功能,以实现对变电站的各种模拟量、数字量及控制过程进行高速实时的数据采集，参数计算，电能质量分析，故障判断处理。以及多种信息的eCAN总线高效传输等功能，最终大大提高了变电站综合自动化系统的整体性能。     

工业卫生技术——摘译安全技术与工业卫生设备图案第二章

49—M型水空气淋浴联动机在苏联各厂高温车间中已广泛使用,其结构简单,效果良好,特译出供各厂在修改和制造喷雾风扇时参考。     

改进的基于AdaBoost算法的人脸检测方法*

针对传统AdaBoost算法的不足,分析了训练过程中出现的退化问题及样本权重扭曲的现象,并提出了解决这一问题的有效方法.该方法对样本权重的更新规则进行了适当的调整,即为每一轮循环设定一个权重更新阈值,根据样本是否被错误分类以及当前权重是否大于该阈值来更新样本权重,从而限制了困难样本权重的过分增大.使用该方法训练级联人脸检测器,试验结果表明,该方法较好地解决了传统AdaBoost算法所出现的退化问题,在保证检测率的同时降低了误检率.