磨溪气田嘉二段陆表海型台地内沉积微相研究

结合四川盆地下三叠统嘉陵江组区域地质背景资料,对磨溪嘉二段的岩石类型组合、沉积构造、沉积韵律、古气候及成岩演化等沉积相标志的详细分析表明,嘉二段并非普遍发育潮坪环境,而是属于陆表海型碳酸盐岩局限—蒸发海台地相沉积,并可进一步划分为台坪、粒屑滩、滩间海、局限泻湖、蒸发泻湖5种亚相及20余种微相,类潮坪相仅出现在嘉二~2B层沉积期。对重点层段沉积微相平面展布特征的研究表明,嘉二沉积期沉积微相演化受沉积古地貌特征、古气候及相对海平面变化共同控制,纵向上沉积微相展布具有一定的继承性。建立了适合本区嘉二段颗粒岩和粉晶云岩沉积时期的陆表海碳酸盐岩台地相的沉积演化模式。     

关于生态修复治理技术在污染土壤中的应用分析

土壤是地球上最大的生态系统,是人类赖以生存和发展的重要物质基础。但近年来,随着我国工业化、城镇化的快速发展,土壤污染问题日益突出,对生态环境造成了严重影响。我国在土壤污染防治方面已经进行了大量的实践工作,积累了丰富的经验,形成了一些有效的技术方法和模式。其中,生态修复是以其生态学原则为依据,利用一些生物对环境中污染物的代谢和反应,借助物理、化学等手段,并采用相关的工程技术手段,对被污染的环境进行优化,最终达到对被污染的环境进行修复,并实现生态平衡的一种有效方法。基于此,文章分析了生态修复治理技术在污染土壤中的应用策略,以供参考。     

川中地区侏罗系致密砂岩储集层成因及“甜点”预测

四川盆地侏罗系凉高山组和沙溪庙组一段储集层,为典型的特低孔、特低渗致密砂岩储集层,非均质性强,“甜点”发育区预测难度大。为预测储集层“甜点”有利区,利用岩心、薄片、扫描电镜、X射线衍射、包裹体分析等方法,开展了储集层特征及其形成机制研究。结果表明,四川盆地侏罗系致密砂岩储集层为相控砂体叠加中成岩期溶蚀作用而成,中后期构造裂缝提高了其储集能力。储集层“甜点”主要受沉积砂体、成岩溶蚀和构造裂缝控制,滩坝、分流河道和河口坝微相砂体溶蚀相与烃类充注相及裂缝发育的叠合区,为储集层“甜点”发育的有利区。凉高山组储集层“甜点”有利区分布于公山庙、龙岗—营山、莲池—充西等地区;沙一段储集层“甜点”有利区分布在公山庙、龙岗9井区、税家槽和大成—广安等地区。     

基于应力场模拟解释河西务构造带孔店—沙四期断层特征

目前地震、测井等断层解释方法都存在难以解释断层成因机制等缺点,因此选用构造应力场数值模拟从动力学方面解释断层。通过分析河西务构造带断层分布特征及活动特征,发现孔店—沙四期,在构造带南部发育了一系列南东倾向的次级正断层,且断层在平面上呈雁列式展布。为了解释这些次级断层的成因机制,运用Ansys软件对河西务构造带孔店—沙四期的古应力场进行数值模拟,分析应力场的分布特征。结果表明:孔店—沙四期,最小主应力基本为张应力,最小主应力与最大主应力差值在构造带南部较高,控制形成次级断层;构造带南部平面剪应力为左旋,控制断层优势走向为NE向;剖面剪应力为左旋,控制断层优势倾向为SE向。     

软件设计模式的选择与实现

设计模式是人们在实践过程中总结出来的成功设计范例，它的正确选择和使用是发挥模式作用的关键。该文从模式的基本概念入手，详细讨论了选择设计模式的正确方法，并结合实例讨论了模式选择方法在计划追踪系统中的具体实现。     

校园无线局域网的安全性分析

随着无限局域网技术的深入发展，越来越多的学校选择将它作为已有校园网有利补充，本文介绍了无线局域网较之传统有线网络的优势，分析了其原理，并提出了现阶段存在的安全方面的主要问题，以及基于当前存在的主要技术，作为管理员对相应问题的解决方法。     

PBL教学法在高职院校的有效运用

PBL教学法以问题为主线,通过学生自助、合作、探索至问题的解决而获取知识的建构,其内在的特点对职业院校的人才培养有着极为重要的意义。PBL教学法的有效实施需要一定的条件,包括获得知识构建的学生原有经验的准备率;小组功能的保障度;新旧经验的有效融合率;知识的有效迁移率。     

Fibonacci和Chebyshev多项式的恒等式

研究了Chebyshev多项式、Lucas多项式和Fibonacci多项式之间的关系，通过分析各多项式的定义，并结合三者之间的性质和关系，得出了Chebyshev多项式和Fibonacci多项式之间一些恒等式．其结果深化了三类多项式的关系．     

基于类词包技术的图像分类算法

提出基于类词包(CSBOW,Class-Specific Bag of Words)技术的有监督图像分类算法.在训练阶段,首先在每一类训练图像库中提取特征点,运用SIFT描述符形成特征区域描述符,然后根据欧氏距离对特征矢量进行K均值聚类,每一类形成若干聚类中心即所谓类词包.在测试阶段,首先提取测试图像的特征点,运用SIFT描述符形成若干特征矢量,然后依次计算每个特征矢量与各聚类中心的欧式距离,运用竞争投票机制决定图像的分类结果.将CSBOW技术应用到商品图像分类,实验结果证明本算法分类正确率高于传统的基于词包和SVM的图像分类算法.