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简介：雅达瓦兰油田Fahliyan层属于高温、高压、高产、高含硫化氢的“四高”油藏,完井测试过程存在测试工具选择难、测试管柱受力复杂、地面测试流程要求高、测试风险系数大等技术难题。针对该类型油藏,优选127mmAPR测试工具、防硫气密封油管、防硫井口装置、地面测试流程及高温防硫密封圈,优化射孔测试管柱,形成了射孔测试酸化联作、地面测试及安全监测与控制的油气井测试工艺技术。利用该技术在雅达A井试油,获得日产原油1020.0m^3、日产天然气12.0×10^4m^3,并取得了完整的地层参数。后期在该油田Sarvak层和Fahliyan层开展23层次测试,综合成功率达到96%。该技术可为提高海外类似“四高”油藏的试油速度和试油效果提供有力技术支撑。

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简介：西班牙的CabodeGataNijar天然公园提供了某些使其具有重要地质生态和环境意义的独特特征。作为该公园环境和采矿活动（直到十几年前才停下来）产生影响研究的优先步骤，确定了矿山和废物遗弃场地的位置，对岩性作了鉴定。为了达到这个目的，采用了不同的遥感技术来建立高分辨率的图像文件，图像文件将成为该区地质和环境填图的根据：因为从前的采矿活动牵涉到当地的环境，所以特别注意这些区域。由于具有不同空间／频谱分辨率的遥感图像日益加大的可用性，因此它们已成为很有用的工具。上述的是SPOT全色和陆地卫星专题成像仪多频图像的情形，它们是地质和环境研究中最常使用的基于遥感的两种图像。在为数众多阐述组合遥感图像资料的技术中，本文利用SPOT全色和陆地卫星TM资料研究那些基于亮度一色相一彰度（饱和度）、主要成分分析、高通滤波器和颜色正规化的变换。该研究的目标是：★分析和对比一些最常使用的方法；★选择最适合用于详细地质．环境研究的方法；★将该方法用于CabodeGataNijar地区一国家最具特色的一个天然公园场地。

简介：本文论述了利用直接推断法在Agropoli和Sapri（意大利）之间的Cilento地区的海岸斜坡和陡崖进行滑坡灾害填图。这段海岸沿线（大约118公里长）主要由中生代碳酸盐岩和中新世厚砂页岩夹层构成；也有第四纪海相砂岩连同海滩砂露头。由于海浪的破坏，导致几个滑坡（主要是岩崩和滑坡）都影响海岸带。分析了大约154个斜坡和陡崖的地貌、地质及结构特征，并且监测和测量了影响岩块的若干参数。这些参数涉及研究区地形、地质、地质力学、环境和波动特征。为了实施直接推断法，采用了Hudson提出的岩石工程系统（RES）以及几种修正的方法。本研究的主要步骤是：（1）选择与滑坡灾害相关的参数；（2）分析参数之间二元耦合；（3）加权耦合的权重；（4）评价赋给不同等级的参数值：（5）最后，计算不稳定指数（I．I．）。提供了测定参数数据库。利用耦合矩阵，将输出结果链接到地理信息系统中。本研究包含以下几个要素：地质和地貌要素、有关滑坡的历史数据及研究斜坡和陡崖的I．I．的图像和数值。如果新的塌方发生或被近岸工程建筑建成，则I．I．值将被自动升级。I．I．值分为低、中、和高三个等级滑坡灾害。碳酸盐岩和厚砂页岩夹层两者都可以用相关I．I值区分，说明滑坡脆弱性的差异。事实上，除了大型崩塌外，高速且小的岩崩比中等速度的可能会造成更多的人员伤亡。大的滑坡灾害影响大约41％的碳酸盐陡崖和53％的砂质-泥炭厚砂页岩夹层边坡。

简介：我们测试了利用数字、彩色航空正射影像以及空间与辐射测量分辨率的单视场全色卫星影像对意大利近来滑坡进行填图的概率，并更新了现有滑坡位移测量数据。2004年9月至2005年6月，在亚平宁山脉中部翁布里亚的90km。区域内降雨导致大量滑坡发生。通过对降雨记录分析发现，滑坡出现与降雨时间比较吻合，即滑坡多发生在潮湿的降水期。滑坡主要发生在农耕区，且形态细微、覆盖较好，因此识别个别滑坡并填图比较困难。尽管应用识别滑坡很困难，不使用立体可视化方法，仅采用航空和卫星影像进行目视解译，共识别457个新滑坡并填图，单个滑坡面积（AL）在3．0×10^1与2．5×104m^2之间，滑坡总面积ALT为6．92×10^5m^2。为了鉴别滑坡，研究者采用空中摄影测量解译准则识别和制作滑坡图。结果表明，利用航空和卫星传感器获取的单视场高分辨率影像，能够绘制很难探测的滑坡地区滑坡图，其空间分辨率和辐射分辨率可以满足需求。不同时相的航空影像（2005年3月）和卫星影像（2005年6月到7月）可提供分阶段滑坡信息，并可统计不同时间段内滑坡分布面积。与该地区先前存在的滑坡数量和大小信息相比，通过航空和卫星影像获取的滑坡信息更加完整。新绘制地图中滑坡数量比先前探测的数量多出145％，滑坡面积多出85％。在改进的滑坡填图中，2004-2005年滑坡多发季节滑坡滑动率φL=27．1mm／yr，比先前对同时期滑动率的评估值高30％。在亚平宁山脉中心地带，该滑坡滑动季节变化率远远高于长期地区侵蚀率。该滑动率的加速增加归因于农业行为导致边坡稳定性下降。

简介：水是构成生态系统核心的最重要的自然资源。遥感技术的出现为地下水潜力评价、勘测及管理开创了新的局面。研究区-力口瓦尔喜马拉雅山地区的Rishikesh地区，因为扩大本地区的旅游业造成了人口压力，使得地下水资源受到威胁。这就需要持续和明智地利用这一宝贵的资源。基于研究区的地貌、地质、排水、线性构造、坡度和地势专题图构成的水文地貌专题编图，利用高分辨率IRS-1LISSⅢ和全色卫星融合数据，对Rishikesh地区的地下水潜力进行了评价。Rishikesh地区展示了不同的水文地貌条件，地下水动态主要受地形和地质条件的控制。在ArcMapGIS环境下进行叠加分析时采用了加权概率方法。叠加分析允许对与地下水潜力相关的专题地图进行权重的线性组合。地下水潜力良好区域在该地区占主导地位，超过50％的研究区显示了中等-非常好的潜力。这项研究表明，遥感和地理信息技术可以有效地应用于地下水潜力评价。

简介：根据先进星载热发射和反辐射计（ASTER）图像获取滑坡相关因素，并利用地理信息系统（GIS）开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型（DEM）、线性特征、归一化差值植被指数（NDVI）和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比（FR）、逻辑回归（LR）和人工神经网络模型（ANN）鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后，在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图，从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图（FR}莫型为87．00％；LRN型为88．21％；ANN模型为86．51％）与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图（FR丰莫型为84．34％；LR模型为85．40％；ANN模型为74．29％）。