Isodicentric Ychromosome: Case Study

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Isodicentric chromosomes are a frequently appearing abnormality in the human Y chromosome. Making predictions regarding the phenotypic outcomes of a variety of duplications/deletions in the dicentric Y chromosome generally depends on the breakpoint locati
其他文献
为研究砾岩油藏复合驱过程中化学剂在油藏运移过程中的吸附滞留规律,以不同液固比条件下研究复合驱油体系在砾岩油砂吸附后界面性能以及化学剂吸附损耗量。研究结果表明:不同固液比条件下,二元体系(0.2%KPS202+0.1%KYPAM2)/三元体系(0.3%KPS304+0.15%KYPAM1+1.2%碳酸钠)经过岩心砂4次吸附后界面张力未发生明显改变,平衡界面张力IFT_(120 min)均达到超低界面张力(10-3mN/m)的指标要求;二元体系/三元体系经过岩心砂4次吸附后各化学剂含量均随着吸附次数增加而减少
注水开发是油田常用的提高油气采收率方法之一,但注入水结垢会造成注入水管线堵塞、增加洗泵作业次数等问题;尤其在高温特低渗储层中,结垢问题还会造成地层孔隙度降低、注入压力增加。为解决该问题,以油田的注入水样、储层岩心为研究对象,运用粒度分析仪、扫描电镜和X-射线衍射仪等分析注入水样垢晶成长规律,结合主力油层岩心孔隙结构和矿物组成分析,探寻除垢防垢方法。研究结果表明:注入水存在严重结垢趋势,结垢类型主要为碳酸盐垢;加入软化剂后,注入水垢晶短时间内生长迅速,1 h时垢晶D10即达8~10μm;根据目标区块储层特性
为了探索海上稠油的热催化改质降黏技术的可行性,解决海上稠油的举升和集输问题,针对渤海西部某油田的稠油分析了稠油黏度与族组分关系,选择了PAS、FAS两种阴离子和Zn2+、Cu2+、Mn2+、Fe3+和Ni2+5种阳离子组合共10种催化剂,进行催化改质降黏实验,对比了催化改质前后族组分的变化。研究结果表明:对于该渤海稠油来说,饱和烃和芳香烃含量越高黏度越低,饱和烃对稠油黏度影响明显大于芳香烃,胶质、沥青质含量越高,其黏度
胶凝酸是常见的缓速酸液体系,广泛用于碳酸盐岩储层酸化压裂增产作业中。稠化剂是增加酸液黏度、保证胶凝酸性能的关键。本文回顾了胶凝酸稠化剂的研究历程,综述了近年研究进展,重点对其分子结构设计、合成以及所制备的胶凝酸性能和现场应用效果进行了归纳与分析,评述了不同类型酸液稠化剂的特点及优劣势,探讨了稠化剂的优化设计及性能提高等问题,指出了目前面临的挑战,并展望了未来的发展方向。
自生CO2提高采收率技术是通过化学药剂的相互作用,在储层内自发产生CO2或者泡沫进行调驱的一种新技术,该技术不需要天然CO2资源、能控制产气量、注入工艺简便、与地层配伍性好,是一种极具潜力的提高采收率技术。在深入调研的基础上,本文综述了近年来自生CO2产气体系的研究进展以及自生CO2提高采收率技术的作用机理,为后续进一步深入研究该技术提供参考和借鉴。
随着胜利油田水驱油藏进入特高含水开发阶段,含水升高、注采强度增大等对化学防砂效果和有效期提出了更高的要求。总结了胜利油田特高含水期化学防砂技术面临的开发矛盾,介绍了胜利油田在防砂控水一体化技术、高渗滤砂管提液技术、低温固砂技术和分层注入技术方面的进展,为特高含水期油田化学防砂提供借鉴。
深水油气钻井和开发过程中极易生成天然气水合物,对深水钻井和油气集输造成严重影响。某深水油田的伴生气组分复杂,现有水合物生成预测模型计算误差较大。为准确预测该油田伴生气的水合物生成风险,本文利用天然气水合物微观实验装置,模拟油田多组分气体,进行了水合物生成条件测定,并探索了乙二醇对多组分气体水合物生成的影响。研究表明,在温度低于15℃时,某深水油田的伴生气的相平衡条件低于甲烷和二氧化碳,高于乙烷和丙烷;在温度高于15℃时,其相平衡条件低于甲烷、乙烷和二氧化碳。这表明,与甲烷气体相比,该多组分气体由于乙烷、丙
油田结垢通常会导致地层及管线堵塞,导致开发成本增加,采收率降低。针对这一问题,将低分子量聚丙烯酸钠、水解聚马来酸酐和聚天冬氨酸3种防垢性能较好的螯合剂复配制得硫酸钡防垢剂,评价了防垢剂对硫酸钡垢的防垢性能、悬浮性能和对管线的腐蚀性能等。结果表明,硫酸钡防垢剂中低分子量聚丙烯酸钠、水解聚马来酸酐和聚天冬胺酸的最佳质量比为2∶2∶3。在钡离子质量浓度为300 mg/L、温度为50℃的条件下,防垢剂加量高于12.5 mg/L时即具有优良的防垢效果,防垢剂加量为100 mg/L时的防垢率可达到95%以上。防垢剂的
针对高光谱影像分类问题,提出了基于深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法。首先将高光谱数据立方体看作一组特征序列;然后利用深度卷积循环神经网络构建特征序列的依赖关系,并采用"预训练+微调"的训练策略对深层网络模型进行训练,从而使得所设计的深层网络在训练样本较少的情况下也能得到更加充分的优化。在Pavia大学和Indian Pines数据集上的试验结果表明,构建的深度卷积循环神经网络的分类
为了分析二次多项式模型(QP)、灰色模型(GM (1,1))、时间序列模型(ARIMA)以及小波神经网络模型(WNN)这4种模型钟差预报的效果,采用GPS提供的RTS精密钟差数据作为实验数据,通过不同数量的建模数据对4种常用模型进行建模;并预报接下来的30 min和1 h两个时长的钟差数据。据此对4种模型的钟差预报效果进行分析和比较,总结了各模型预报钟差的优点与不足。