Low temperature stress on the hematological parameters and <Emphasis Type="Italic">HSP</Emphasis> gene expression in the turbot <Emphasis Type="Italic">Scophthalmus maximus</Emphasis>

To study the effect of low temperature stress on hematological parameters and HSP gene expression in the turbot (Scophthalmus maximus), water temperature was lowered rapidly from 18 to 1°C. During the cooling process, three individuals were removed from culture tanks at 18, 13, 8, 5, 3, and 1°C. Blood samples and tissues were taken from each individual, hematological indices and HSP gene expression in tissues were measured. The red blood cell count, white blood cell count, and hemoglobin concentration decreased significantly (P < 0.05) as temperature decreased. Enzyme activities of plasma alanine transaminase and creatine kinase increased as temperature decreased, whereas aspartic transaminase and γ-glutamyl transpeptidase activities displayed no obvious changes above 1°C and lactate dehydrogenase activity increased first and then decreased. Blood urea nitrogen and uric acid levels were highest at 8°C, and creatinine concentration was highest at 3°C. The concentrations of plasma cortisol, cholesterol, and triglyceride all increased significantly (P < 0.05) as temperature decreased. The serum glucose concentration increased first and then decreased to the initial level. The HSP70 mRNA expression showed various patterns in different tissues, whereas HSP90 mRNA expression showed the same tendency in all tissues. Overall, these results indicate that temperature decreases in the range of 8 to 5°C may induce a stress response in S. maximus and that temperature should be kept above 8°C in the aquaculture setting to avoid damage to the fish.     

基于pXRF的荞麦山铜多金属矿床元素富集规律研究

大数据技术在地学领域的应用越来越广泛,大数据思维为地学研究开辟了新的思路。从数据出发,以数据驱动模式去分析地质问题,在元素分布特征分析、矿床地化异常识别等方面较传统地学分析方法有着明显的优势。文章基于便携式X荧光分析仪（pXRF）测试的原位、无损、快捷、多元素分析等优点,对宣城矿集区内的荞麦山铜多金属矿床岩芯进行高密度的全数据原位采集,使用主成分分析（PCA）、多元逐步线性回归等方法进行量化分析。2种方法均表明,荞麦山铜多金属矿床中元素Mg、Ca、Mn、Co、As、Se、Ag、Hg、U和成矿元素Cu、Fe、S、W存在正相关关系;钻孔矿化和蚀变特征、铜硫矿石、钨矿石、石英砂岩均表现出不同的元素组合,特别是主成分综合得分（PCA）和第一主成分（PC1）元素对钻孔成矿区具有较好的指示效果;逐步多元线性回归分析进一步量化了元素富集规律,对成矿元素的拟合能够较好地与钻孔信息形成对应。因此,pXRF高密度的原位测量能够快速获取全面、准确的元素数据,分析结果能够直观反映荞麦山铜多金属矿床各元素的深度空间分布情况及量化相关关系,对深部地球化学特征的恢复和找矿提供帮助。     

基于BERT—BiLSTM—CRF模型的中文岩石描述文本命名实体与关系联合提取

地质调查正在从“数字化”走向“智能化”,需要在大数据思维的指导下,面向非结构化数据开展机器阅读和地质知识的自动提取。地学命名实体和关系联合提取是当前研究的难点和核心。本文采用基于大规模预训练中文语言模型的BERT—BiLSTM—CRF方法开展岩石描述文本命名实体与关系联合提取。首先,通过收集数字地质填图工作中的剖面测量和路线地质观测数据,建立岩石描述语料;然后,在岩石学理论指导下分析岩石知识组成,完成岩石知识图谱命名实体与关系的模式设计,标注岩石语料;最后,开展岩石描述语料知识提取的深度学习训练和消融试验对比。试验结果显示,大规模预训练中文语言模型（BERT）对岩石描述语料知识提取具有较高的适用性。推荐的BERT—BiLSTM—CRF模型方法对岩石命名实体与关系联合提取的准确率（F1值）为91.75%,对岩石命名实体识别的准确率（F1值）为97.38%。消融试验证明基于BERT的词嵌入层对岩石描述知识提取的性能提升影响显著,双向长短时记忆网络模型层（BiLSTM Layer）能提升实体关系联合提取性能。     

大兴安岭北段诺敏大山地区早白垩世侵入岩地球化学特征及其构造意义

笔者等选择大兴安岭北段诺敏大山地区早白垩世侵入岩进行了锆石U- Pb年代学和地球化学研究,探讨该区域侵入岩成因类型、岩浆来源及构造环境。该区侵入岩岩性主要为正长花岗岩、正长花岗斑岩和似斑状正长花岗岩,对其中正长花岗岩样品进行LA- ICP- MS锆石U- Pb测年表明,正长花岗岩侵位年龄为129. 5±0. 4 Ma,应为早白垩世岩浆活动的产物,结合区内侵入岩与地层相互接触关系,本区侵入岩形成时代为早白垩世。区内侵入岩具有富硅（SiO2= 67. 36%~74. 09%）、富碱（K2O+Na2O= 8. 88%~9. 34%）、高铝（Al2O3= 12. 56%~16. 15%）,低MgO、TiO2、CaO的特点,属于高钾钙碱性岩石系列;铝饱和指数（A/CNK）为0. 94~1. 31,为准铝质—过铝质岩石。微量元素富集Rb、U、Th、K等大离子亲石元素,强烈亏损Ti、Nb、Sr、P等高场强元素,具有明显的Eu负异常,属于高分异I型花岗岩。岩石Rb/Sr为0. 9~2. 0,Sr/Y为4. 2~7. 2,显示出高Sr、低Y的特点,指示岩浆源区为地壳物质的部分熔融。结合区域研究成果,蒙古—鄂霍茨克构造域在早白垩世之前已结束碰撞,诺敏大山地区早白垩世岩浆活动可能发生在蒙古—鄂霍茨克造山后的伸展环境。     

老挝巴根矿区钾盐矿层特征及其勘探意义

老挝万象市巴根矿区位于万象平原东部呵叻盆地,是世界重要的钾盐矿分布区,钾盐资源丰富。通过对呵叻盆地的钾盐矿勘查工作,确定呵叻盆地钾盐矿矿石类型为中层钾石盐矿和下层光卤石矿两种,光卤石矿为主矿体;钾石盐矿为次矿体。本区钾盐矿分布范围较大、连续性较好、呈似层状,光卤石矿单工程KCl品位8.98%~22.91%(平均为18.90%),钾石盐矿单工程KCl品位22.36%~43.15%(平均品位31.29%)。经对本区钾盐矿层KCl资源量概略估算,属于大型矿床,可满足当前中小规模开采。下一步可对P3、P5、P7勘探线加密及外围布置勘探工作,重点对中层钾石盐矿矿层特征加以探明,寻求高级别资源储量,满足矿山生产需求。     

长极距建场电激励下板状体隐患综合特征研究

为克服电法超前探测在巷道内供电不便、数据解译复杂等问题,拟采用地面或钻井供电的长极距大定源建场模式,测量电位差及激发极化率,并依据其异常变化判定地质灾害。为此以低阻板状体为例,进行物理模拟试验。结果表明:在迫近隐患时,测量电位差和极化率均不断减小,且极化率为负值。采用三维观测,根据各个方向的异常对比分析,可以实现对隐患的定位,实现实时预警。这种长极距定源超前探测方法对掌子面前方或附近异常体有一定的分辨能力,适用于煤矿井下巷道以及隧道的超前预报。     

基于土壤地球化学数据的资源与环境评价信息系统设计与实现

基于应用土壤地球化学数据进行环境评价和资源预测的需求,本文独立开发了基于土壤地球化学数据的资源与环境评价信息系统。系统融合了反距离加权插值模型以及具有稳健变异函数的地统计学克里格插值模型,并在此基础上引入了非线性的多维分形插值模型;同时,系统结合资源与环境预测和评价的实际需求,集成了单因子指数、地累积指数、环境地球化学基线等环境评价模型以及C-A,V-N等成矿异常识别模型。系统的建立将为已有的海量土壤地球化学数据提供一套整合的管理、分析处理工具,为提升土壤环境评价和资源预测水平提供有力的支持。     

宁芜盆地白象山矿区人工神经网络 三维成矿定位预测研究

本文基于三维地质环境,综合白象山矿区积累的地质资料和物探成果,首先开展三维地质建模工作,详细刻画了白象山矿区的三维地质结构;在三维地质模型基础上,利用三维空间分析手段对三维控矿因素进行定量挖掘,提取了多种三维控矿因素;最后采用人工神经网络方法进行三维成矿定位预测。预测结果显示,人工神经网络三维成矿定位预测能很好的定位出已知矿体,同时显示,在已知矿体北部及东部的深边部具有较高的成矿概率,可作为开展进一步找矿勘探的靶区。因此,人工神经网络三维成矿定位预测对于白象山矿区的应用是有效的,可服务于新老矿区的深边部三维成矿定位预测,同时可为隐伏矿、盲矿的成矿预测和优选靶区提供定量、定位新的方法和途径。     

基于Surpac的铜陵新桥矿床露天开采境界优化

矿床的境界优化就是要设计一个最为接近理想状态的模型,使矿山企业利润最大化,在满足经济和边坡角几何约束的条件下,设计一个最终开采境界.基于三维地质矿业软件,可以将三维可视化技术与矿床的后期开采、生产进度编排进行紧密的结合,完成矿体形态与工程实体的衔接,其不同于传统境界优化的方法,可以在三维空间内进行境界优化的应用和研究.本研究选取SURPAC三维地质矿业软件系统,结合铜陵新桥矿床的实际需求,基于三维数字矿山模型,使用L-G算法规范的数学逻辑结构对露天采场进行境界优化.其结果可以为扩大经济效益提供详实的数据基础,并为新桥矿床开展更为合理的开采生产安排提出合理化建议.     

皖东张八岭-管店地区Au地球化学异常信息识别与提取

由于受到覆盖区矿体埋藏深度以及表生地球化学作用的影响,隐伏矿致异常以及弱缓化探异常信息的识别一直是地球化学勘查的难点。张八岭-管店地区位于安徽东部张八岭构造带北部,地表多被第四系覆盖,已有研究显示该区具有较好的Au成矿潜力。本文以Au矿床作为找矿目标,开展了面积性深层土壤取样,并利用多重分形理论的局部奇异性指数分析方法对深层土壤Au元素地球化学异常信息进行提取。结果表明,深层土壤Au元素的地球化学异常能够有效识别已知的金多金属矿(化)点,同时较好的反映出深部隐伏断裂构造与已知矿(化)点的空间关系;较之传统方法,基于非线性理论的奇异性指数方法能够有效降低地球化学背景场的影响,具有更好的异常识别效果,可应用于隐伏或亚出露环境下的地球化学异常识别研究。