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主要论述了一种提纯盐湖锂矿和回收含氟碳酸锂的方法。工艺流程:盐湖锂矿(含氟碳酸锂)通过一次水洗涤除去其中所含的大部分可溶性杂质后,按一定配比将其投入到石灰乳料浆中加热到90~95 ℃反应4 h,过滤后得到氢氧化锂溶液,将氢氧化锂溶液在100~120 ℃下进行加压浓缩4 h精制得到钙镁离子和硅含量较低的氢氧化锂溶液;向精制后的氢氧化锂溶液中通入食品级二氧化碳沉锂得到工业级碳酸锂,或继续浓缩制备氢氧化锂;用以上工艺生产得到的工业级碳酸锂通过二次碳化、阳离子交换树脂除去钙镁离子、重结晶可得到硅含量为10×10-6以内的高纯碳酸锂,或浓缩得到钙含量为5×10-6、镁含量为2×10-6以内的单水氢氧化锂。 相似文献
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神经网络的应用受到网络学习速度的限制,文中利用单层函数连接型神经网络对稠油储层和稀油储层的识别,验证了具有高学习速度的函数连接型神经网络在稠油储层识别应用中的可行性。为储层模式识别找到了一种精确,迅速的新方法。 相似文献
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从储盖层组合角度出发,应用储盖层的两方面特性及水动力活动等参数评价了油藏中的含油饱和度分布。研究表明:储层物性决定了油藏的储集性能,而盖层在很大程度上影响着油气的运移方向。评价实例指出,由于缺乏盖层特性数据可能引入评价误差。 相似文献
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岩心分析过程中的取心间隔并非完全相同,这就形成了非等间距的岩心分析数据。测井曲线的数据一般都是采样等间距的,为了使岩心数据与测井数据更好地进行匹配,对岩心分析数据进行插值处理,使分析数据形成等距的形式,然后对插值后的数据根据不同的测井曲线进行滤波,使得岩心分析数据与测井数据的分辨率相匹配,利用处理后的数据建立模型或数据分析才可得到较为准确的模型。克里金插值和分形插值均为非线性的数学插值方法,它们与一般的数学插值方法相比较,能更好地反映数据的内在分布规律。文中分别利用克里金插值和分形插值的理论对岩心数据的插值进行了深入的研究,根据两种插值方法的理论建立了相应的插值方法。经过对两种插值理论的实例对比分析,得到了两种非线性插值方法的优缺点,为进一步的深入研究奠定了一定基础。 相似文献
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