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1.
研究东濮凹陷胡庆地区原油地球化学特征及其来源.利用有机地球化学分析方法,对原油与烃源岩进行饱和烃色谱、饱和烃与芳烃色谱-质谱分析,剖析了两者的分子地球化学特征及油源.研究表明:胡庆地区发育3类原油,第一类原油具有极高伽马蜡烷,质量色谱图中甾烷呈"L"形特征,来自第二台阶的沙一段烃源岩,在沙一段储层中富集形成自生自储常温常压油藏;第二类原油为具有较高伽马蜡烷、三环萜烷以C23为主峰、甾烷呈不对称"V"形特征的中质油,来自第二台阶的沙三下亚段烃源岩,近源聚集形成常温常压油藏;第三类原油为具有较低伽马蜡烷、三环萜烷以C21为主峰、甾烷呈不对称"V"形特征的轻质油,是第一台阶的海通集洼陷沙三中亚段烃源岩生成,在第一台阶优质砂体中聚集形成的高温高压油藏.3类油藏由浅至深形成了3个独立的油气成藏系统,海通集洼陷并没有向第二台阶供烃. 相似文献
2.
为研究强筋小麦在冀东地区对不同播期反应差异,2016~2017年在大田条件下,以强筋小麦津农7号和中麦1062为材料,设置3个处理播期,分别是10月10日(SD1),10月15日(SD2)和10月20日(SD3),以10月5日为对照播期(CK),研究了不同播期对强筋小麦产量和籽粒蛋白质质量分数的影响。结果表明:(1)随着播期的推迟,小麦干物质积累量显著降低;(2)产量最高值出现在10月10日这一播期,早播或晚播均会造成不同程度的减产;(3)籽粒蛋白质质量分数随播期的推迟而提高,播期推迟有利于提高籽粒蛋白质质量分数。 相似文献
3.
为了克服智能光网络(ASON)在承载基于业务协定等级(SLA)业务期间因链路资源失效而中断连接,提出一种基于差异化SLA业务的自适应自愈生存技术.该技术统筹考虑链路资源对SLA业务的贡献度以及链路资源陷阱问题,通过循环计算为全网任意节点提取出可用路由,并引入权重机制分别为差异化的SLA业务量身制定局向资源和自愈资源.同时根据共享风险链路组(SRLG)的模型思想,最大化局向资源的服务能力最小化自愈资源的使用率.指标显示,该技术可提供科学的自适应生存能力. 相似文献
4.
低温胁迫下会对植物的正常生长发育和生理代谢产生直接影响,最终可能会直接导致生物量积累的持续减少及其抗逆性的能力降低,严重时会引起植物的大量死亡,从而遏制了植物生产和观赏利用并带来损失。植物耐低温的研究方向跟随着现代研究技术手段的进步也不断得到了更新,随之可应用于鉴定植物抗寒性鉴定上的研究方法逐渐增多。将通过对植物在低温胁迫下的表型、组织结构响应、生理响应以及分子组学四个方面进行系统论述。 相似文献
5.
为了明确Perdido带上Wilcox组油藏富集控制因素,以上Wilcox组油藏为研究对象,通过有效供烃范围、油输导方式、圈闭形成与生排烃期匹配关系及保存条件对比分析,探讨了Perdido带上Wilcox组油藏富集控制因素及成藏模式。研究认为,供烃区规模对油藏规模控制作用明显;上Wilcox组油藏存在顺源式、向源式和背源式3种垂向运移方式,其中,顺源式和向源式运移有利于油藏富集;圈闭形成与生排烃期匹配较好的油藏,供烃充足,油藏规模大;保存是油藏富集的必要条件,遭受严重破坏的油藏规模小;建立了Perdido带上Wilcox组3种油藏成藏模式,其中,“双侧供烃-顺源输导”和“单侧供烃-向源输导”有利于油藏富集,是该区寻找规模性油藏的有利模式。 相似文献
6.
7.
8.
黄华 《西南石油大学学报(自然科学版)》2018,40(6):69-76
为厘清陆相盐湖盆地油气形成和运聚特征,以江汉盆地潜江凹陷潜江组为研究对象,通过岩芯分析的古生物、地球化学测试数据等,恢复盐湖古环境,分析盐湖沉积特征,厘定烃源岩发育及其演化特征,探讨油气排烃及运聚特征。研究结果表明,盐湖干湿交替周期变化的古气候,造成了湖盆咸淡交替,形成了碎屑岩、碳酸盐岩、蒸发岩有规律地韵律沉积,沉积岩性为成分复杂的混积岩;盐湖优质烃源岩发育在咸淡转化期,盐湖烃源岩演化相对滞后,发育未熟低熟油演化阶段;特殊的盐湖沉积特征导致了烃源岩排烃效率低,形成了规模巨大的烃源岩油藏;油气主要沿侧向运移,常规砂岩油藏具有顺层、近源、砂控、源控的特点。陆相盐湖盆地的沉积、油气形成与运聚特征与海相或淡水湖盆具有明显差异性,在勘探中应当引起重视。 相似文献
9.
依据钻探资料,结合地球化学特征、矿物组成、岩石储集特征等实验数据,从沉积环境、展布特征、地球化学特征、储集物性、含气性等方面,分析了上古生界北型乐平组富有机质泥页岩在萍乐坳陷西段宜春袁州地区的成藏条件。结果表明,北型乐平组泥页岩在区内地层厚度大、有机质丰度高、有机质类型以Ⅰ型和III型为主、高成熟-过热演化程度、孔隙微裂隙发育。研究区属于典型高角度逆断层向斜成藏模式,页岩气、致密气、煤层气互层共存,结合资料井气显情况认为,研究区具备较好的成藏条件。 相似文献
10.
近年来随着"IP"热潮兴起,网络文学市场发展迅速,逐渐成为文化娱乐行业投资热点.本文将机器学习方法引入到小说排行预测方面,通过网络爬虫获取网络小说信息并提取了影响排行的特征,提出了基于BP神经网络模型进行小说排行预测.针对训练数据的不均衡,本文采用ROC和AUC作为预测评价指标;实验结果表明,基于BP神经网络的网络小说排行预测的准确率较高,相比传统的文学定性分析方法,机器学习预测方法可解释性和应用性更高. 相似文献