鄂尔多斯中南部中下侏罗统储层成因类型与油气聚集关系

综合野外露头、钻井剖面、地层对比室内编图,研究了鄂尔多斯盆地中南部中下侏罗统沉积特征,探讨了沉积微相与油藏聚集关系,认为侏罗系油藏受到了沉积前古地貌和沉积相及其组合条件控制,是古地貌、岩性控制的油藏类型.探讨了储集体成因类型,认为今后油气勘探应主要选择侵蚀河河谷古地貌边缘,以古河道边缘、边滩和分流河道发育的地带为重点,同时必须考虑盖层发育条件好的地区为首要勘探区块,另外还应该重视不整合面上的冲积河谷充填形成的厚层粗碎屑沉积储层.     

准噶尔盆地南缘上侏罗统-下白垩统地层不整合成因和构造演化意义——齐古断褶带剖面的启示

为了深化准噶尔盆地南缘新生代前构造演化研究,以准噶尔盆地南缘山前齐古断褶带上侏罗统-下白垩统露头剖面为例,利用野外地质调查、二维地震剖面解释、无人机航拍建模,分析上侏罗统和下白垩统地层之间地层接触关系,结合重矿物不稳定系数和地层厚度分布,得出区域不整合的成因,建立准噶尔盆地南缘山前晚侏罗世-早白垩世构造演化模式.结果表明:准噶尔盆地南缘齐古断褶带上侏罗统喀拉扎组和下白垩统清水河组地层之间存在角度不整合,与中-晚侏罗世欧亚板块南缘一系列的碰撞拼合背景下构造变形引起的剥蚀密切相关.自晚侏罗世进入挤压构造背景以来,天山北缘的构造活动经历了由强到弱的过程,强烈的构造抬升使得喀拉扎组沉积范围明显缩小并整体遭受暴露剥蚀,清水河组超覆在喀拉扎组地层之上形成区域不整合.     

羧基化石墨烯修饰玻碳电极对多巴胺电催化性能影响的研究

在玻碳电极表面修饰上羧基化石墨烯制得羧基化石墨烯修饰电极,以此电极为工作电极,研究了多巴胺在此电极上的电化学行为．在pH=3．0的Na：HPO4-C6H8O7,缓冲溶液中,氧化峰电流与多巴胺浓度在1．4×10^-3-1．8×10^-4moL／L的范围内呈良好的线性关系,检出限为5．0×10^-6mol／L．实验结果表明,玻碳电极经羧基化石墨烯修饰后对多巴胺具有明显的电催化作用,灵敏度明显提高．     

定心机控制系统中的位置与误动作问题及处理

定心机是无缝钢管生产中,管坯穿孔前在线热状态下,对管坯前端面实行预先热定心工艺的一种机械。设计这种控制系统的核心是理解并分类设备的工艺,进而设计一个简单实用的控制系统。管坯定心前的准确停止位置问题及没有管坯到来而出现的热金属检测器误动作问题是影响定心机控制系统正常运行的难题,为解决这一问题,提出了一种"量化惯性加挡板"的控制方法,解决了准确停止位置问题,对于没有管坯到来而出现的热金属检测器误动作问题,采用了PLC编程得到解决。经实践证明,控制系统设计合理,运行可靠。     

基于状态空间法的车辆系统可靠性分析

在分析车辆的工作、失效和维修状态的基础上,根据频率平衡方程建立车辆状态之间的转化模型,利用等价转变率理论进行状态简化,将车辆失效定义为整体失效模式和部分失效模式;在考虑车辆的各种状态及其之间的相关性以及各状态之间的动态转化关系的情况下,利用状态空间法建立单车模型以及车辆系统的状态空间模型,产生子系统和系统模型的转变率矩阵;再利用MATLAB计算程序求解矩阵方程,得到系统的可靠度.通过实例计算验证了方法的正确性和可行性.     

贵阳市城市土地集约利用评价研究

城市的发展离不开土地的开发利用,如何有效的集约利用土地,创造尽可能大的经济、社会、生态效益成为城市发展的关键所在。通过搜集贵阳市2000-2007年相关数据,建立起贵阳市土地集约利用评价指标体系,采用综合指数法对数据进行处理,分析得出贵阳市现阶段的土地集约利用程度为中等集约。     

玉米秸秆的生物降解效果研究

分析不同菌种对玉米秸秆的降解效果,生产出易于消化和吸收的高蛋白饲料.选育白腐真菌、黑曲霉、绿色木霉等分别进行糖化与发酵,最佳发酵条件为温度35℃,时间60h.研究结果表明,白腐真菌+黑曲霉+绿色木霉的组合菌发酵效果优于单菌种发酵.     

降解PVA混合菌系的筛选及菌株的分离纯化

从4个样品中筛选出一能够高效降解聚乙烯醇(PVA)的混合菌系,并对其驯化培养及分离纯化,得到了7株菌株,均能够降解聚乙烯醇.通过菌落形态和生理生化实验对这些菌株进行了初步鉴定.同时考察了混合菌系与单菌株降解效果的比较.结果说明混合菌系的降解效率远远大于单菌株,48h降解率可达90%以上.     

大师与诺奖的关系

<正>"因为从没想过获诺贝尔奖,昨天晚上睡得很踏实。"我会像平常一样走进办公室,继续努力工作,继续平常生活。"这是今年诺贝尔物理学奖获得者英国曼彻斯特大学科学家安德烈·海姆获奖后的感     

最小学习机

针对极端学习机（ELM）不能用于多层前向神经网络学习的问题,通过揭示单层前向神经网络（SLFN）的ELM与岭回归以及中心化的岭回归之间的关系,提出了SLFN的最小学习机。通过证明核化的中心化岭回归与核化的PCA之间的关系,提出以无限可微的核函数为激励函数的多层前向神经网络（MLFN）的最小学习机LLM.SLFN/MLFN的最小学习机能够保持ELM的上述优势。