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11.
文章介绍了预加水成球技术给水系统的技术参数、设备选型、工艺布置,以及设备安装、调试等。对使用这项技术的生产厂有一定的参考价值。 相似文献
12.
随着渤海油田勘探程度越来越高,大型复合湖底扇型岩性油气藏逐渐成为勘探突破的重要领域之一,湖底扇沉积展布特征的精细刻画是该类油气藏勘探成功的关键技术。文中以JZ31构造东二段湖底扇为例,在地震沉积学理论指导下,结合湖底扇沉积特点,以等时地层单元为研究基础,平面地震相和剖面地震相相结合,并据此进行属性优选,利用波形分类技术约束湖底扇宏观分布,振幅切片属性反映岩性的横向变化规律,分频倾角切片属性反映水道分布特征。综合运用以上属性,可以精细刻画湖底扇的平面分布和沉积演化规律。该方法能较好地应用于湖底扇研究,具有推广应用价值。 相似文献
13.
渤海西部的沙垒田凸起是一个长期暴露接受风化剥蚀的古潜山,以早期走滑断层为分隔,将沙垒田凸起分为东、西两段。目前,沙垒田凸起的东段已发现数亿吨的石油地质储量。受早期基底走滑构造应力的作用,在沙垒田凸东段主体区自西向东主要发育了4组北东向走滑断层。由于受走滑断层的影响,在基底面上形成古沟道,晚期新近系披覆沉积在潜山上面,由于晚期右旋走滑的影响,在新近系形成了一系列北东东或近东西走向的断层,这些雁列断层对凸起区油气田的形成具有明显的控制作用。通过对凸起区构造演化特征的分析,建立了沙垒田凸起区东段新近系油气成藏模式,明确了该区油气勘探潜力,为凸起区东段滚动勘探和区域储量规模的升级提供了理论支持。 相似文献
14.
盐下油气资源作为当前世界油气工业极为重要的储量增长点和战略接替区,已经显示出巨大的勘探潜力和良好的勘探前景。在调研大量相关文献的基础上,对盐下油气成藏的地质条件、成藏主控因素、存在问题和发展趋势进行了系统研究。结果表明:盐下油气成藏条件较为优越,其烃源岩有机质丰度高,类型好,其储层储集和渗滤空间主要以粒间孔隙和溶蚀孔洞、裂缝为主,盖层岩性主要为蒸发岩类,封堵油气效果明显;构造作用和次生作用是盐下油气成藏的主控因素;盐下油气藏在勘探和开发上面临各种技术难题,进一步加强盐下油气成藏基础理论研究,有针对性地进行盐下油气勘探和开发的科技攻关,对盐下油气藏的勘探与开发具有重要意义。 相似文献
15.
首先利用不同相对分子质量聚丙烯酸钠从动物血液中分离纯化出超氧化物歧化酶(SOD),探索不同相对分子质量聚丙烯酸钠对SOD提取酶活性的影响。鉴于离子交换层析和凝胶过滤层析纯化时所用材料较昂贵,探索出一条适合工业化大规模生产的纯化方法。利用壳聚糖、亚氨基二乙酸(IDA)和环氧氯丙烷等材料合成一种新填料,根据亲和层析原理去除杂蛋白质,获得电泳纯级超氧化物歧化酶,使酶活性进一步提高,并和离子交换层析和凝胶过滤层析方法相对照,以期自制填料能代替Sephedex,DEAE-sepherose-fast flow等传统昂贵填料,以适合工业化生产。结果显示,低相对分子质量聚丙烯酸钠在血液SOD提纯工艺中更为适用,超滤后的粗酶液经离子交换层析、凝胶过滤层析和壳聚糖亲和层析纯化后经SDS-PAGE聚丙烯酰胺凝胶电泳后呈明显的单一条带,单亚基分子量16 kD,比活力达5 585 U/mg和6 148 U/mg,4 739 U/mg;产品得率分别为18.1%和13.7%,15.5%;纯化后活性回收率分别为61.2%,50.8%,42.6%。表明壳聚糖亲和层析方法在新工艺后续纯化工艺中有望代替Sephedex DEAEsepherose-fast flow为基础的传统纯化方法,适合工业化大规模生产。 相似文献
16.
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18.
化学药剂供货商所提供的服务水平和实质可分成3类。(1)化学药剂进料确认。确保化学处理程序中剂量适宜的服务。化学药剂供货商的主要职责是确认化学药剂的进料量。制造商应认识到化学药剂进料量的确认并不能保证防止腐蚀、沉积及微生物的生长。(2)监测。确保充分防止腐蚀、沉积和微生物生长的服务。这是化学药剂供货商提供的标准的全方位服务。 相似文献
19.
在对构造演化、成藏要素综合分析的基础上,运用盆地模拟技术对渤海海域渤中凹陷渤中21-22区的埋藏史、热史、生烃史以及油气运聚进行了模拟,指出了有利的油气聚集区。研究结果表明:渤中凹陷沙三段及东三段烃源岩在馆陶组沉积时期进入了大量生油期,现今均已进入大量生气阶段。渤中凹陷生成的天然气沿潜山表层风化壳以及大型不整合面运移至渤中21-22区潜山成藏。因而,渤中21-22区潜山是极为有利的油气勘探目标区。对该区的成功钻探验证了油气运聚模拟结果。因此,该油气运聚模拟技术是优选、评价有利勘探目标区、降低勘探风险并提升勘探成功率的有效方法。 相似文献
20.
自动车牌识别(ANPR)数据比私人全球定位系统(GPS)数据更易获得,且包含更有用的信息,但是相对成熟的针对GPS轨迹数据挖掘伴随车辆组方法并不适用于自动车牌识别数据,现有的少量自动车牌识别数据伴随车辆组挖掘算法存在重视轨迹相似而忽视时间因素的缺陷,因此提出一种基于轨迹特征的聚类方法挖掘伴随车辆组。针对自动车牌识别数据中采样点固定而采样时间不定的特点,通过轨迹中共现的次数判定两个对象构成伴随模式。该共现定义引入豪斯多夫距离,综合考虑轨迹的地点、方向和时间特征,旨在挖掘数据中采样点不同但采样点距离近且轨迹相似的伴随车辆组,以此提高伴随车辆组挖掘效率。实验结果表明,所提方法较现有方法更能有效挖掘伴随车辆组,识别非伴随模式数据,效率提升了近两倍。 相似文献