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111.
木里地区天然气水合物成藏模式 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高木里地区天然气水合物的勘探研究水平和钻探成功率,研究天然气水合物形成的基础问题,从油气成藏的观点出发,结合区域地质勘探成果,在分析木里地区天然气水合物成藏所需的物源条件、储集条件、盖层条件、运移方式的基础上,得到木里地区天然气水合物广义自生自储、短距运移成藏模式.并对其勘探远景进行了分析和预测,指出了下一步勘探的有利地区.研究成果对木里地区乃至整个高原冻土区天然气水合物的勘探实践具有一定的参考作用. 相似文献
112.
液滴喷雾粒径谱可用于衡量喷雾雾化质量和雾化特性.测量喷雾液滴粒径分布的方法主要分为机械、电子和光学三类,其中以激光粒度仪为代表的光学方法的测量精度相对较高,被广泛用于液滴喷雾、固态粉尘等微粒的粒度分布测量.激光粒度仪测量结果受到测量参数的影响较大,值得深入研究.本文采用分体式激光粒度仪测量雾化液滴的粒径分布,主要研究了激光粒度仪在测量喷雾液滴粒度中的参数标定及敏感性问题.通过比较分析喷雾方向与粒度仪激光束不同夹角、喷口位置与激光束的不同垂直距离、喷口位置与粒度仪接收端的不同距离粒度测量结果,量化了上述三种不同测量参数对喷雾液滴的粒度分布测量结果的影响.研究认为,对微米级液滴喷雾粒径测量,建议选择自由分布模型对喷雾粒径进行拟合;喷雾方向应该垂直于激光束或略有偏转,偏转角度小于30°;建议喷口放置在激光束周围10cm范围内;粒度仪的接收端不宜距离样品太远,控制在20cm以内;V90的稳定性较差,不建议作为喷雾粒度的衡量特征,而建议采用稳定性较高的V10或V50.本研究有利于提高分体式激光粒度仪测量数据的质量. 相似文献
113.
旅游业迅速发展和景区的无节制开发,使得景区的生态环境、资源受到了威胁。通过对景区生态敏感性分析,提出相应措施来保护景区生态环境。本文以泰山风景名胜区为研究对象,运用地理信息系统和层次分析法的研究方法,选取9个因子进行生态敏感性单因子分析和综合分析。研究结果表明:泰山风景名胜区整体生态敏感性以中、高为主。不敏感区面积为855.75 hm2,占比8.08%;低敏感区面积为2 174.73 hm2,占比20.53%;中敏感区面积为2 933.13 hm2,占比27.68%;高敏感区所占面积最大,面积为3 093.86 hm2,占比29.20%;极敏感区所占面积为1 537.96 hm2,占比14.51%。通过量化分析得出各区域的分布特点及优化建议,并基于生态敏感性提出专项保护策略,研究结果可以为风景名胜区的生态保护和可持续发展提供依据。 相似文献
114.
115.
为获得眼镜王蛇(Ophiophagus hannah,简称Oh)蛇毒α-神经毒素(α-NT)的基因序列,依据眼镜蛇科不同毒蛇种类来源的α-NT基因有较高的同源性,设计1对上下游引物,为克服引物带来模糊扩增,在蛋白编码部分再设计1对上下游特异引物,用Nacleospin RNA Kit法从3条活眼镜王蛇毒腺中提取mRNA,以3′端引物合成的cDNA作为模板进行PCR扩增反应,测定产物的核苷酸序列,得到全长474bp的眼镜王蛇cDNA基因核苷酸序列。该核苷酸序列的信号肽与眼镜蛇树属Pseudonnaja textilis(Pt)、海蛇Laticauda semifasciata(Ls)100%同源,与眼镜蛇南洋亚种Naja sputatrix (Ns)、银环蛇(Bungarus multicinctus)(Bm)96.8%同源;蛋白密码部分有83.3%与Ns、79.2%与Pt、76.4%与Ls、74.1%与Bm同源。信号肽后紧接着的72个氨基酸有90.3%与已发现的眼镜王蛇毒长链α-NT Toxin a同源,大约有73.6%与Toxin b、69.7%与Oh-4、66.7%与Oh-5、56.9%与Oh-6A和6B同源,并与α-银环蛇毒素54.2%同源。说明新发现的眼镜王蛇cDNA是一条长链α-NT基因。 相似文献
116.
117.
研究无限弹性体中正方形弹性夹杂对裂纹应力强度因子的影响,给出了问题的新边界积分方程,对典型问题进行了边界元计算,所得结果表明:裂纹的应力强度因子随着夹杂弹性模量的增大而减小,软夹杂有利于裂纹的扩展,而刚性较大的夹杂对裂纹有抑制作用。 相似文献
118.
在工业纯铝的凝固过程中引入超声场,探讨了超声细化晶粒的机理,并具体研究了超声功率、导入声波的熔体温度区间对铸锭凝固组织的影响规律. 实验结果表明:铝熔体经超声处理后,凝固组织均得到显著细化,这主要取决于超声的空化效应和声流效应;超声功率增大时,组织细化程度提高,功率达到170W时细化效果最好,继续增大功率则细化作用减弱;施振温度区间对凝固组织的影响也有相似的规律,在合理的温度导入声波,晶粒能细化到最佳程度. 相似文献
119.
由于SVR在预测渔业养殖水质参数中存在的精度低问题,本文提出并采用基于集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Model Decomposition,EEMD)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的EEMD-SVR组合模型预测方法.首先用EEMD解法将水质数据分解为一系列相对平稳的IMF分量序列,去除噪声序列,然后采用网格搜索法优化SVR对去噪后的水质数据建立预测模型.利用EEMD-SVR预测模型对天津某渔业养殖池塘内溶解氧和pH值预测,并与无EEMD预测方法对比分析,证明该模型具有较好的预测效果,能够满足实际渔业养殖水质精细化管理需要. 相似文献
120.