1) despotional-facies
沉积相和沉积微相
2) sedimentary microfacies
沉积微相
1.
Sedimentary Microfacies of the Chang 6 Oil-bearing Formation in Nanzhuang District,Ordos Basin;
鄂尔多斯盆地南庄地区长6油层组沉积微相研究
2.
Research on sedimentary microfacies of the epicontinental sea platform of Jia 2 Member in Moxi Gas Field;
磨溪气田嘉二段陆表海型台地内沉积微相研究
3.
Quantitative discrimination of sedimentary microfacies by use of log data——Taking the Triassic Yanchang Formation in Jiyuan-Baibao region of Ordos Basin for example;
应用测井资料定量识别沉积微相——以鄂尔多斯盆地姬塬-白豹地区三叠系延长组为例
3) microfacies
沉积微相
1.
A study of depositional microfacies and method of reservoir prediction by integrating well log and seismic information in dense well pattern——taking Xing 56 block,Xingshugang oil field,Daqing as an example;
密井网区井震结合进行沉积微相研究及储层预测方法探讨——以大庆杏树岗油田杏56区为例
2.
Application of microfacies judge technique of grey system based on wavelet analysis in Zhuang 9 Block;
基于小波变换的灰色沉积微相评判技术——以庄9井区为例
3.
Sedimentary characteristics and microfacies of fluvial deposits of mordern Nen River at Damagang area;
现代嫩江大马岗段河流沉积微相划分及其特征
4) sedimentary micro-facies
沉积微相
1.
Application of seismic data in probabilistic modeling of sedimentary micro-facies;
地震信息在储层沉积微相随机建模中的应用
2.
Application of Multi-well Sedimentary Micro-facies Evaluation Technology in Jianghan Lithologic Deposit;
多井沉积微相评价技术在江汉岩性油藏的应用
3.
Study on sedimentary micro-facies of Chang-6 oil bed set in Bai-209 well zone, Baibao Oilfield.
白豹油田白209井区长6油层组沉积微相研究
5) depositional microfacies
沉积微相
1.
Methods Using neural network model based on depositional microfacies for inter-well interpolation.
结果利用空间分散井位点的孔隙度资料和地区沉积微相信息,对孤岛油田渤21断块油藏进行井间孔隙度内插预测,其井间参数的预测精度得到明显提高,为油藏建模提供了可靠的基础。
2.
Hence a model for quantitative interpretation of lithology and depositional microfacies of Triassic strata in Wu-Xia area of.
介绍了利用测井相分析技术重建地层岩性及沉积微相的基本原理及步骤。
3.
It is mainly applied in the fracture identification,depositional microfacies and nearwell structural analysis of Chaidamu Basin.
FM I在柴达木盆地主要是在裂缝识别、沉积微相及井旁构造分析等方面的应用。
6) sedimentary facies
沉积微相
1.
the Application of SVM Decision Tree in Sedimentary Facies Recognition;
SVM决策树在沉积微相识别中的应用
2.
Automatic sedimentary facies identifying method based on fuzzy neural networks and image process technology;
基于模糊超球神经网络的沉积微相识别
3.
Recognition of river-celta reservoir sedimentary facies based on the fuzzy reasoning net with weighting factor;
基于加权模糊推理网络的河流-三角洲储层沉积微相识别
补充资料：酸性沉积涂料
分子式：
CAS号：
性质：其正式名称为自动沉积涂料，又称作化学沉积或酸性沉积涂料。由合成树脂乳液、金属活化剂、氟化氢、过氧化氢等氧化剂和颜料的水分散物组成，浸沉涂液为上述组成液的5%～10%的水分散体，pH值为2.5～3.5，将被涂物(铁质)浸入上述涂液中，金属铁由于酸而溶解为Fe2+，然后由于氧化剂氧化为Fe3+，Fe3+使乳胶中和成一种不稳定的状态，快速聚沉在金属表面而成膜，可通过控制浸渍时间来控制膜厚。此法的特点是所用涂料和成膜方法经济，涂装设备简单、能耗少、易操作，涂装成本低且防锈力强；几乎可完全不用有机溶剂，污染较少而有利于环保。自泳漆自20世纪70年代中工业化以来主要用于金属表面(如汽车和其他金属部件)的涂装。
CAS号：
性质：其正式名称为自动沉积涂料，又称作化学沉积或酸性沉积涂料。由合成树脂乳液、金属活化剂、氟化氢、过氧化氢等氧化剂和颜料的水分散物组成，浸沉涂液为上述组成液的5%～10%的水分散体，pH值为2.5～3.5，将被涂物(铁质)浸入上述涂液中，金属铁由于酸而溶解为Fe2+，然后由于氧化剂氧化为Fe3+，Fe3+使乳胶中和成一种不稳定的状态，快速聚沉在金属表面而成膜，可通过控制浸渍时间来控制膜厚。此法的特点是所用涂料和成膜方法经济，涂装设备简单、能耗少、易操作，涂装成本低且防锈力强；几乎可完全不用有机溶剂，污染较少而有利于环保。自泳漆自20世纪70年代中工业化以来主要用于金属表面(如汽车和其他金属部件)的涂装。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条