车西洼陷南坡油气成藏和富集的主控因素

依据地质录井、岩心压汞测试和地层测试等资料,应用生长断层活动性和封闭性的定量评价、岩石薄片分析和盆地模拟恢复古压力等方法,对车西洼陷南坡油气成藏和富集的主控因素进行定量分析.结果表明:馆陶组沉积期油源断层的活动时间和活动部位控制源上油气藏油气富集程度和宏观分布;研究区形成断层侧向封堵的条件为泥岩涂抹势大于22, 泥岩涂抹因子小于1.5,断层泥比率大于0.73,沙二段底部、沙三上亚段和沙四上亚段达到断层侧向封堵条件;源下油气成藏主要受储层孔喉半径和成藏期沙三段底部剩余压力控制,沙四上亚段储层孔喉半径大于0.24 μm,储层埋深小于4.0 km的沉积有利相带发育区为有利储层发育地区;源下油气藏含油边界附近,在明化镇组沉积末期(距今2 Ma)存在沙三段底部剩余压力与储层排替压力下限的耦合关系,据此预测源下油气藏含油范围为明化镇末期沙三段底部剩余压力大于0.6 MPa的地区.     

“恢复生态学”专栏征稿

人类在利用和改造自然的过程中,伴生着对自然环境的负面影响。长期的工业和农业污染、大规模的森林采伐以及将大范围的自然环境逐渐转化为农业和工业     

浅析征地补偿安置标准

在当前的征地工作中,计算农民补偿安置费用标准采取的主要方法是,根据当地测定并公开的征地统一年产值标准和区片综合地价,依照《土地管理法》的相关规定,确定合适的倍数,制定补偿安置标准。     

从文化视角看英汉习语的差异

文化差异无处不在 ,无所不包 ,渗透到社会生活的各个方面。而习语作为语言艺术的精华 ,沉淀了大量的文化因素 ,是语言信息功能和美学功能的有机结合。它犹如一面反光镜 ,无时不折射出博大精深源远流长的中西文化底蕴。弄清习语的文化内涵 ,有助于在言语交际中表达得体 ,提高英语交际能力     

CSAMT法在煤矿含水层富水范围划分的应用

简述了CSAMT法的概念及其理论依据,通过山东省枣庄市金庄煤矿应用CSAMT法划分含水层富水范围的实例,说明CSAMT法是一种抗干扰能力强、高效的煤矿富水范围划分方法。     

简论协商民主的主体及其责任

协商民主的主体可以是个人也可以是集体,可以是直接参与,也可以是间接参与。在参与过程中,协商主体不仅要提出有说服力的观点,而且要耐心倾听他人的观点,最终还要能根据别人的建议修改自己的观点。     

贵州开阳某危岩失稳形成堰塞湖影响范围分析

在峡谷河流区,危岩失稳产生的崩塌堆积体堵塞河道形成堰塞湖,进而甚至出现溃决行成洪水,是崩塌重要的次生灾害链之一。对特定的某一崩塌而言,分析其未来发生时可能形成的堰塞湖规模及其影响范围就显得尤为重要。本文结合贵州开阳某危岩实例,在阐述危岩所处地质环境条件和危岩特征基础上,计算分析了可能形成的堰塞湖高度、水体体积、回水影响范围,以及一旦溃决形成洪水可能影响的范围,取得的成果可直接用于该处地质灾害风险评价中。     

以媒体人视角辩证看待大数据时代

目前,大数据应用已深入到人们生活的方方面面,企业、物联网、社交网络、医疗健康、金融、教育等行业的应用便是其典型实例。随着大数据时代逐渐揭开序幕,新闻出版行业也随之发生了重大的变革,迎来了历史上的第三次深度变革。作为媒体人,在迎接、顺应大数据时代的同时,应该运用辩证思维方式,不仅要看到大数据的优势,还要看到大数据劣势所在。该文介绍了大数据的典型应用实例,提出大数据的诸多先天不足之处,并用具体实例详细阐述,旨在为媒体人开启辩证看待大数据的视角。     

基于圈层人口变量的城市轨道交通车站客流预测

考虑城市轨道交通车站客流(指进出站客流)吸引范围内不同距离的人口对车站客流贡献率不同的情况,将人口按照距离车站的远近分为不同圈层,以不同圈层人口作为变量进行车站客流预测.通过偏相关分析验证圈层人口作为变量的合理性,同时获得影响车站客流的其他显著因素.针对线性多元回归预测模型的不合理性,建立了可反映车站客流与自变量高度非线性关系的BP(back propagation)神经网络预测模型.案例研究表明:基于圈层人口变量和BP神经网络的车站客流预测模型在减小误差方面明显优于其他模型,且具有很好的实时性.在上述模型的基础上,构建了已知任意车站背景变量,车站圈层人口对客流的贡献率模型.该模型验证的结果进一步说明基于圈层人口变量和BP神经网络的车站客流预测模型能够很好地反映圈层人口与其他影响车站客流的显著影响因素同车站客流之间的关系.     

基于协同滤波的多尺度色调映射

高动态范围(HDR)图像是一类包含丰富的图像细节、具有较高明暗对比度、接近真实场景色彩的图像.HDR图像具有广阔的研究前景和实际应用价值.与传统图像相比,这类图像具有很高的动态范围,因而HDR图像在一般显示设备上难以得到比较满意的显示效果.为了克服这一问题,本文提出一个基于协同滤波的多尺度色调映射模型,该模型先利用滤波方法将HDR图像分解为不同细节尺度的图像层,再对各个图像层的动态范围进行不同程度的调整,从而同时达到压缩动态范围和增强细节的效果.实验表明该模型能较好地在一般显示设备重现原场景,具有较好的视觉效果.