The oxides with pyrochlore or defected fluorite structure are a potential alternative ceramic materials for now widely used yttria-stabilized zirconia 8YSZ in the application for the insulation layer of thermal barrier coatings systems. This paper presents a procedure of synthesis of europium zirconate of Eu2Zr2O7 type, by the method of high temperature sintering under pressure. The analysis of the effect of the powders` homogenization methods on homogeneity of final sintered material showed that the highest homogeneity can be obtained after mechanical mixing in alcohol. Moreover, the DSC investigation carried out on a mixture of powders before the sintering process and on the material after high temperature sintering under pressure, suggest the synthesis of a new phase an europium zirconate Eu2Zr2O7 with the pyrochlore structure. Obtained phase was characterized by stability over the entire range of tested temperature, i.e. to 1450°C. The resulting material based on europium zirconate has a lower coefficient of thermal diffusivity than the now widely used 8YSZ.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Wykorzystanie geoinformacji zawartej w banku danych o złożach węglowodorów umożliwiło wykonanie cyfrowych map prognozy potencjalnych skał zbiornikowych węglowodorów w części niecki Nidy pogrzebanej pod utworami miocenu, w której zostało odkryte wcześniej kilka złóż węglowodorów. Do przekształcenia wielowymiarowych danych z banku w parametr jednowymiarowy, tj. w prawdopodobieństwo trafienia otworem w skały zbiornikowe (P[R*]), wykorzystano sieci neuronowe jako niealgorytmiczną metodę rozpoznawania obrazów (klasyfikacja wzorcowa). Nielosowy model geostatystycznej zmienności obliczanego parametru pozwolił na interpolację danych (kriging punktowy) z otworów na węzły siatki ortogonalnej i wyrysowanie mapy izoliniowej wartości prawdopodobieństwa. Taka prognoza ułatwia zaplanowanie eksploracji otworowej. Efektywność zastosowanej metody porównano z działaniem jednej z lepszych algorytmicznych metod rozpoznawania obrazów - metody funkcji potencjalnych, wykorzystanej we wcześniejszej publikacji (Kotlarczyk i in. 1999). Obie metody dały podobne rezultaty, chociaż można zauważyć nieco większą efektywność sieci neuronowych.
EN
Geoinformation contained in the data base for hydrocarbon deposit allowed to obtain digital prognostic maps of hydrocarbon reservoir rocks in the part of the Nida River synclinorium buried under the Miocene strata where several hydrocarbon deposits have been previously discovered. In order to transform multidimensional data from the data base into one-dimensional parameter, i.e. into a probability that a borehole will hit the reservoir rocks (P[R*]), artificial neural networks were used as non-algorithmic pattern recognition method. Non-random lateral geostatistical variability model of this parameter allowed to interpolate the data (point kriging) from boreholes to orthogonal grid nodes and, consequently, enabled drawing the isoline map of probability values. Such a prognosis facilitates the planning of future producing wells. Efectiveness of the applied method was compared (cf. earlier publication: Kotlarczyk et al. 1999) with the effectiveness of potential function method which is regarded as one of the best algorithmic methods of pattern recognition. Both methods gave similar results, although the neural networks seem to provide some advantages.
W artykule przedstawiono zastosowanie symulacji przy pomocy metody Monte-Carlo do oceny ewentualnych zasobów w wybranych basenach geologicznych. Symulacja przy pomocy metody Monte-Carlo jest używana do rozwiązywania problemów o charakterze stochastycznym, takich, gdzie zmienna czasowa nie odgrywa istotnej roli. Ważnym zagadnieniem w strategii i taktyce poszukiwań złóż węglowodorów w wybranych basenach sedymentacyjnych jest uzyskanie oszacowań prawdopodobieństwa odkrycia lub też wystąpienia złóż węglowodorów w określonych przedziałach wielkości zasobów. Zarówno z analizy metody symulacji Monte-Carlo, jak i z przykładów jej zastosowania do oceny wielkości zasobów złóż gazu ziemnego w rejonie Wału Wolsztyńskiego, zawartych w artykule, można wnioskować o jej przydatności do: - prognozowania odkryć złóż węglowodorów w wybranych basenach oraz oceny spodziewanej wielkości zasobów, - szacowanie poziomu ryzyka prac poszukiwawczych, - ocena wpływu poszczególnych zmiennych charakterystycznych na wielkość ewentualnych zasobów.
EN
The simulation example of the reservoirs quantity evaluation by means of Monte Carlo in the paper is presented. The simulation by means of its method is used to the stochastic problem solving where time does not play important role. The important problem in strategy and tactic of reservoir prospecting in chosen sedimentary basins is to evaluate the probability of discovery and existence of reservoirs with suitable reserves quantity. From the analysis of Monte Carlo method and the examples of its using for Wał Wolsztyński basin it results that this method is suitable to: - make the prognosis of reservoirs discovery in chosen basins and to evaluate the reservoir quantity, - evaluate risk of the prospecting, - estimate the influence of characteristic values on the reserves quantity.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.