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11.
文昌A凹陷油气成藏特征与分布规律探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
文昌A凹陷位于珠江口盆地西部,是一个发育文昌组和恩平组两套湖相烃源岩复合成藏的油气区。根据特征生物标志化合物与碳同位素组成的油岩对比结果,可将文昌A凹陷发现的原油划分为两类,即文昌Ⅱ型和恩平型,前者来自文昌组浅湖相烃源岩,后者源于恩平组湖相烃源岩;天然气主要源于恩平组烃源岩,也可能有文昌组烃源岩凝析气或裂解气的贡献。文昌A凹陷油气两期成藏,早期成油,晚期聚气及轻质油,其油气分布主要受烃源岩有机相、热演化程度和运移分馏作用等因素的控制,凹陷中部以气为主,凹陷边缘气油共存,而凸起上以油为主。 相似文献
12.
13.
介绍了ADSS光缆的力学计算,给出了光缆弧垂、张力、应变和悬长等计算公式,并对普遍采用的“悬链线”和“抛物线”两种计算方法加以比较。 相似文献
14.
东营凹陷古近系砂岩储集层特征对比 总被引:2,自引:0,他引:2
东营凹陷可分为北部陡坡带、中央隆起带和南部缓坡带,由于地质背景有差异,古近系砂岩储集层在不同地区的特征不同:北部陡坡带以近岸水下扇砂砾岩沉积为主,进入晚成岩期的时间早,深度浅,次生孔隙发育中等,主要分布在1650-2450m深度,3200-3500m深度存在第二次生孔隙带,碳酸盐溶蚀和胶结作用在垂向具有分带性;中央隆起带以浊积扇砂岩为主,但由于断裂发育,酸性水活跃,进入晚成岩期的时间也较早,次生孔隙最发育,又分布范围大,1800-3500m深度均发育次生孔隙,碳酸盐胶结弱,储集层物性最好;南部缓坡带以滨浅湖和三角洲沉积为主,进入晚成岩期的时间晚,次生孔隙发育少,北部和中部物性相对差。图4表1参31 相似文献
15.
辽河东部凹陷北部不整合类型及油气成藏规律 总被引:19,自引:0,他引:19
不整合对油气藏形成有重要作用。辽河幼陷东部凹陷北部地区不整合较发育,根据实际资料研究沙三段顶面不整合类型(削截、平行和超覆)和不整合面上下6类岩性接触关系的平面分布。不整合类型和不整合面上下岩性接触关系不同,对油气藏形成的作用不同:下泥上砂的削截和平行不整合可在不整合面之上成藏;下砂上泥的削截不整合易在不整合面之下形成不整合遮挡油气藏;地层超覆不整合可形成地层超覆油气藏;不整合面上下均为砂岩,可作为沙三段烃源岩生成油气的运移通道;不整合面上下均为泥岩,可起封堵和区域盖层的作用。根据上泥下砂的不整合面分布区有利于形成不整合遮挡油气藏的认识,预测青龙台构造高部位和茨榆坨潜山的低带是有利目标区。图5参12 相似文献
16.
东营凹陷古近系烃源岩超压特征及分布规律 总被引:26,自引:1,他引:25
统计分析1307口探井实测压力系数和83l口探井使用的钻井液密度数据,发现东营凹陷古近系沙三段、沙四段普遍存在异常超压,超压(压力系数1.1-1.5)主要出现在2100-3500m深度,强超压(压力系数大于1.5)主要出现在2800-3500m深度。东营凹陷沙三段、沙四段主力烃源岩超压平面分布具有北高南低、东高西低的总体特点,超压主要分布在洼陷带、断裂构造带和中央背斜带上。烃源岩压力系数等值线北部陡坡带比较密集,南部缓坡带相对稀疏。生油洼陷中心附近异常高压带的分布与生油洼陷基本一致,洼陷深陷区压力系数很大,向周围斜坡和构造高部位呈辐射状逐渐减小至正常,压力分布带与洼陷、边缘斜坡和构造较高部位的欠压实与压实带发育、分布规律的一致性很好。图3表l参9 相似文献
17.
该文讨论了东营凹陷西南部博兴地区的油气成藏条件、油气藏特征及油气富集规律。受特殊地质背景的影响,该区成藏条件较为优越,储集体十分发育,但油源条件相对不足。油气藏类型丰富多样,以地层及复合油气藏发育为特色,油气藏的类型在纵向上和平面上都有一定的展布规律。油气主要富集于受断裂和古隆起控制的正向构造带中,油气富集层位具有东北部深且相对富油、西南部浅且相对富气的特点,油气富集层系具有明显的分区性,构造背景及油气源条件对油气的富集具有重要的控制作用。 相似文献
18.
19.
电网发生故障或扰动可能造成光伏并网点电压跌落,严重影响电力系统的安全运行,光伏发电站有必要具备在电压跌落范围和时间内保证不脱网运行的能力。提出一种基于无功补偿的光伏并网低压穿越控制策略。该方法在检测到电压跌落时,通过断开外部电压环路将双闭环控制模式更改为单电流环路操作模式,采用改进后的无功补偿控制策略防止逆变器产生过电流,为电网电压提供无功补偿,较好实现不脱网运行。最后利用Matlab / Simulink软件比较和分析低压穿越控制策略前后的相关参数。仿真结果表明,改进的控制策略可以有效地抑制逆变器输出电流的增加,并且能提供无功功率来支持电网电压,以在电网电压骤降期间实现低压穿越。 相似文献
20.
针对架空输电线路弧垂在计算过程中易受测量数据(温度、风速、档距等参数)影响的问题,提出了基于数据预处理的PSO-BP神经网络弧垂预测模型.对收集数据中部分样本缺失的情况,使用合成少数过采样技术(SMOTE)对不平衡样本进行合成;构建PSO-BP神经网络用于弧垂预测,使用不同工况条件的数据训练网络,实现弧垂预测的目的,并将网络的性能与传统的BP神经网络性能进行对比.实验结果表明,与传统BP神经网络模型相比,本文提出的模型进行弧垂值预测后所得的误差绝对值显著降低.本文提出的模型可以加快训练速度、提高预测精度. 相似文献