简介：根据埕岛油田地质特征,结合实际生产资料,对油田开发初期所采用防砂工艺的效果进行了分析总结.针对其注水开发期面临的层间矛盾突出、出砂严重问题,提出:井段短的老井采用一次性挤压砾石充填防砂工艺技术;夹层长的老井采用一次性分层挤压砾石充填防砂工艺技术;油层污染严重的出砂井采用压裂防砂工艺技术;出砂不太严重的老井或新井新层采用金属毡或烧结金属毡防砂技术等系列技术措施,为埕岛油田的长期稳定开发提供技术支撑.

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简介：近日从三峡库区地质灾害防治工作领导小组办公室获悉，三峡库区三期地质灾害防治取得明显成效。截至8月底，三峡库区三期地质灾害应急治理项目已基本完成，可以满足三峡工程175米蓄水要求。

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简介：本文研究了高加索西北和西部地区滑坡的风险、损失的评价和预测问题。在这个地区滑坡现象的特点是分布广泛、滑坡体移动范围大、过程持续时间长和滑坡强度继发出现。

简介：这是一份描述分布在穆拉诺岛周围威尼斯泻湖的沉积物、海水和贻贝Mytilusgalloprovincialis中的示踪元素的调查报告，穆拉诺岛是一个具有悠久玻璃生产传统的岛。

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简介：在地质学面前已经形成了许多最新的生态方向性的问题。其中，监测人为负载对地质环境的影响、从生态方面保障安全利用资源，以及预报地质环境状态的变化，占有主导地位。所有3个问题都具有动态特征，这些问题并不要求一次性解决，而是利用在不同领域采用的作为研究瞬态系统工具的监测方法活动定期研究资源状况。20世纪90年代研究制定的地质环境国家监测的第一个阶段，实际上仅仅涉及地下水和外成地质作用。但是，根据已经开展的工作经验，这些领域仍然需要进一步完善和发展。

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简介：进行这项工作的目的是利用微生物的生物测定法MetPLATEM^TM，评价径流、被金属污染的土壤、Marrakech区两个采矿点的地下水中的金属毒性。这种生物测定方法主要是根据金属污染引起的Estherichia大肠菌突变株的β半乳糖苷酶的特异性抑制。两个矿区所有采样站的河水样全部都是毒性的．而且呈现出的酶抑制超过87％．矿区C中SWA4和SWB1站除外。这些河水的Cu和Zn的浓度高。说明MetPLATE表现出了剧毒性。B和C矿河水的pH值在2．1和6．2之间变化，可能是金属的活化作用造成的，这就提出了这些矿区酸性矿山排水的问题。生物测定的MetPLATE方法还应用于酸性水污染的尾矿和土壤的测定。结果表明．由于可溶性Zn和Cu的浓度较高导致这些土壤和尾矿的毒性高。地下水毒性测试使用的MetPLATE方法说明。除了B矿GW3外、（潮湿季节抑制作用95.3％，干燥季节抑制作用82．9％），其余的呈现出的金属的毒性都低，抑制作用为2．7—45．5％。这种毒性高的原因主要是铜（189μgCul^-1）和锌（505μgZnl^-1）的浓度高于常见的浓度。这些结果说明这两个含金属矿附近的不同生态系统的潜在风险。观察的总的趋势是MetPLATE测定的金属毒性随着研究的母岩中总金属浓度和移动的金属浓度的增加而增加。因此。MeIPLATE生物测定是评估水样和土样金属毒性的可靠而且快速的生物测定方法。

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简介：本文讲述全球水资源保护和优化的生态问题。指出了地表水和地下水污染的主要原因。列出了水圈污染严重后果的特点和其对人类健康的直接和间接影响。

简介：针对稠油井测试工艺存在的问题,对稠油井测试工艺进行了改进和完善,认为用液氮可以控制压差.测试选APR工具,测试管串不下检漏压力计,割缝筛管改为打孔筛管,可以提高稠油在管串中的流动速度,提高参数计算准确率.改进后的工艺在现场应用中取得较好成效.

简介：（上接第四期）1．5渗透性反应栅工程虽然在过去的二十年中，运用于反应栅的化学、物理和生物原理已被详尽地研究，但反应栅的构建方法在最近才成为人们关注的焦点。其原因之一是：如果污染地下水深度较浅，可采用很简单的建造技术。另外，在隔水层不深于20米的条件下，截水墙的构筑法可以很简单地应用于反应栅的建造，因为它们具有相似的特性。

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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％）。