简介:对桂中坳陷DS1井岩心裂缝方解石脉体样品开展了流体包裹体均一温度测定和气体成分激光拉曼光谱分析以及岩石热声发射最高古地温测定,结果发现裂缝脉体流体包裹体均一温度范围在97~225℃,部分流体包裹体为含甲烷盐水包裹体;中泥盆统样品最高古地温约为210~240℃。结合DS1井一维地层埋藏—热演化成熟史模拟和裂缝方解石脉形成温度—深度及期次研究,表明在距今230Ma时应堂组和东岗岭组一段碳酸盐岩地层热成熟度Ro达到3.0%~3.5%,处于高演化过成熟干气阶段;应堂组和东岗岭组一段裂缝方解石脉形成的深度约在4000~7500m,形成的地质年龄在距今230—1Ma。研究认为在距今230Ma以来的印支期—喜山期地层抬升剥蚀过程中,发生了多期的裂缝方解石脉的形成和对保存条件的改造。由此推测印支期抬升剥蚀以来多期构造运动、多期次的裂缝形成及成脉古流体活动可能已对该区原有的天然气藏的保存条件造成了较大的影响。
简介:煤炭中混入的各种杂物不仅影响煤炭质量,还会对煤炭加工设备、运输工具造成损害,甚至引发安全事故,有效排除煤中杂物是煤炭生产亟待解决的关键问题.杂质脱除的难易程度随着科学技术的发展而发生着变化,也决定着除杂选用的方法与手段.传统的除杂很大程度上依靠杂质的物理性质,金属类杂物一般采用除铁器清除,跳汰分选与浅槽分选过程可清除部分轻质杂物,拦杂钩和拦杂网也可清除部分轻质杂物,往往多种方法联合使用,发挥各自的优势.随着人工智能技术的发展,通过实时捕获杂物的图像和三维数据,运用计算机视觉算法对杂物进行快速、准确的识别与定位,随后指导机械手进行精准抓取,可实现杂物的精准分离.该方法实施的关键是需要建立较完备的数据集、设计精准识别算法和抓取控制策略.煤炭洗选过程中杂物的智能清除有利于推动煤炭行业的智能化转型、提高生产效率和产品...