Interaction between amino acid degradation,sensory attributes and lipid peroxidation in wheat rolls

The influence of lipid peroxidation and heating duration on the amino acid pattern of wheat rolls was assessed in a model baking test. Therefore, three different types of dough were prepared including dough without any fat and two doughs with fat. To estimate the impact of lipid peroxidation products on the amino acid pattern, the two doughs containing fat were both made with rapeseed oil, one with fresh oil, the other with oxidised rapeseed oil. All kinds of dough were baked for three different duration times (18, 24 and 30 min). The lipid peroxidation status of both rapeseed oils was measured with the peroxide value and the p‐anisidine value of the unbaked fat. The amino acid content was analysed by HPLC after acid and alkaline hydrolysis. Besides determining water content and protein content, a sensory analysis was performed. Whereas the amino acid content in the dough without fat was only affected by the baking time, the doughs with rapeseed oil additionally showed a significant increase in amino acid degradation caused by lipid peroxidation products. Especially in the dough prepared with oxidised rapeseed oil, the amino acid content was partly decreased in raw dough without any heating influence. Confirming the influence of lipid peroxidation products in dough prepared with oxidised rapeseed oil, sensory analysis also showed the significantly worst overall score.     

轮式小型甘蔗收割机行走系统的运动仿真分析

这里论述了轮式小型甘蔗收割机行走系统的研究方法，结合虚拟样机技术对其进行仿真分析和参数优化，利用该方法提高了行走系统的设计质量，该方法为轮式小型甘蔗收割机行走系统产品的开发和改进提供了有利的手段。     

美国俄克拉荷马州伍德福德页岩甜点控制因素研究

美国俄克拉荷马州伍德福德(Woodford)页岩区带是美国近年来新兴起的重要的非常规页岩油气生产区之一,其覆盖区域包括阿纳达科(Anadarko)盆地、阿德莫(Ardmore)盆地、阿卡马(Arkoma)盆地和切罗基(Cherokee)台地。伍德福德页岩是北美重要的泥盆系富含有机质页岩,有机质含量最高可达14%。伍德福德页岩甜点区域位于凝析气或成熟油窗,页岩的镜质组反射率(R_o)为0.6%~1.4%,岩层厚度超过20 m;底部必须具有厚度至少15 m以上的隔层,以防止压裂串通上下含水层;具有有机质含量高达7%的岩层和燧石层等脆性夹层,裂缝发育程度高,钻井位置必须避开大型断裂。根据甜点控制因素,设计具有针对性的钻完井方案,降低钻探风险和成本,可以获取较高的开发效益。     

波阻抗反演在埕海斜坡区二叠系储层研究中的应用

大港油田埕海斜坡区二叠系地质条件复杂,储层厚薄不一,物性变化大,要搞清该区储层特征及其分布规律,仅使用单一的常规反演方法存在困难。因此,在对重新处理的埕海潜山单片三维叠前时间偏移资料精细解释后,针对二叠系在测井约束反演的基础上进行采样点数据统计法及多种地震属性提取技术的联合应用,完成二叠系3个砂组的储层预测,结果使储层的可辨识性与反演预测结果的可靠性得到明显的提高。波阻抗反演作为储层预测的一种核心技术,将其结合采样点数据统计法并综合多种属性资料分析预测砂体分布及厚度的方法,在埕海斜坡区隐蔽油藏的勘探中发挥了重要作用,并获得显著的地质效果。     

准噶尔盆地东部阜东斜坡区侏罗系岩性圈闭识别

依据地震沉积学的理论与方法,针对准噶尔盆地东部阜东斜坡区侏罗系头屯河组河道砂体,综合运用地震属性分析、相干体分析、频谱分解、三维可视化及全三维数据体解释等技术进行了岩性圈闭识别和新技术的探索.用单一地震属性对岩性目标的刻画具有较强的多解性.为了减少多解性,提高地震属性的预测精度,采用了多种地震属性进行联合分析、相互验证,以提高预测精度,降低勘探风险.通过应用多种地震解释新技术对研究区河道砂体进行识别,从多方面清晰地展示了河道砂体的空间展布特征,识别出了多个岩性目标.经多年的勘探,在该区发现了阜东2井、阜东5井及阜东16井等头屯河组岩性油藏,为准噶尔盆地岩性油气藏的勘探提供了新的思路和新的勘探目标类型.     

塔里木盆地奥陶系碳酸盐岩大型缝洞集合体定量描述

大型缝洞集合体的定量描述是在中低丰度缝洞型碳酸盐岩储层中实现少井高效开发的重要手段。 缝洞型碳酸盐岩储层复杂、多期的地质成因及其内部强烈的非均质性,使得常规建模手段难以直接应用 于该类储层。以塔里木盆地哈拉哈塘油田典型区块为例,结合地质体特征和地震相分析,运用聚类分析 方法,实现了大型缝洞集合体的几何结构建模;针对缝洞型碳酸盐岩储层测井资料少、内部结构复杂和 非均质性强的特点,将地质统计学地震反演技术应用于储层岩相和孔隙度建模中,建立了哈拉哈塘油田 缝洞集合体静态模型,实现了对其的定量地震描述;进一步利用单井与井组内动态数据,修正大型缝洞 集合体模型的规模、边界和连通性,完成了对大型缝洞集合体的动静态精细刻画。研究成果指导了基于 大型缝洞集合体的井位部署及开发。     

地震属性优选、融合探讨

油气勘探评价中,地震属性作为主要的储层预测手段,发挥了重要的作用。但由于地震属性自身的局限性、多解性,使得属性优选、多属性合理组合等方面难度较大,降低了预测的准确性。就上述问题,本文从地震属性的地球物理含义及所赋予的地质意义出发,重点开展了基本地震属性优先选择、古地貌背景约束下地震属性选取等四种方法的研究及应用效果的分析,有效地增强了地震属性预测的针对性,提高了预测能力和精度,在实际应用中取得了较好的效果。     

地震多属性储层预测技术在辽河滩海东部凹陷的应用

地震属性参数是对储层地质状况的数学表征。地震多属性分析技术是储层预测的有效手段。辽河滩海东部凹陷勘探程度低,成果少。综合运用均方根振幅、瞬时频率和相对波阻抗等地震多属性预测技术以及钻井资料对研究区内东营组各层段储层进行深入研究,较好的预测了东营组各层段的有利储层发育带。结合前期地质资料,认为研究区内海南东坡超覆带北部的三角洲砂体和太葵构造带北部的三角洲砂体为有利的储层发育带。总结得出地震多属性分析技术是宏观预测储层砂体展布范围的有效手段。     

莱州湾凹陷明化镇组下段河道储层的地震地貌分析

为刻画莱州湾凹陷明化镇组下段的河道储层,从高精度三维地震数据体上提取11种能够突出河道特征的几何类地震属性;然后利用主分量三原色融合技术,将11种属性体沿层切片上的河道特征融合成一张高清晰的水平切片图像;再用地貌学方法对四期沿层切片中的75处蛇曲段的河道形态进行几何学参数测量,并分析了河道宽度、弯曲度、蛇曲高度、蛇曲宽度、蛇曲波长共五种几何学参数间的相互影响和数学关系。最终得到以下认识:①11种几何类地震属性数据沿层切片的前三主分量三原色融合,较单一的地震振幅数据沿层切片,能够更清晰地反映河道储层的地貌形态,从而测量出更精确的几何学参数值;②在莱州湾凹陷明化镇组下段,地层越老河道越发育,河道宽度集中在100～300m,蛇曲流域中单曲段多于多曲段,弯曲度集中在1.1～1.5,表明河道的侧向侵蚀作用不强;③上述五种几何学参数的定量测定表明,与现代河流一样,河流—浅水三角洲沉积体系中河道形态的几何学参数间同样服从幂函数或线性函数规律。这些研究结果为渤海湾盆地河道储层精确预测与地质建模提供了依据。     

Gas-Chimney Detection in 3D Seismic by Neural Network

Recognition of hydrocarbon migration is so vital for petroleum exploration. Developing intelligent systems (artificial neural network) enable experts to achieve more details from seismic data. Although detection of migration direction using seismic data is difficult, Chimney-cube analysis overcomes this problem. The authors used several filters, seismic attributes, neural network (supervised and unsupervised), and interpreters' viewpoints. In supervised method artificial and human intelligence cover their limitations and in unsupervised method the authors eliminate the experts' views. Chimney recognizes the migration direction and locates the spill points, mud volcanoes, gas seepages, sealing, and nonsealing faults and finally the origin of hydrocarbon.