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本文报道了内蒙古狼山成矿带内两个最大的铅锌多金属硫化物矿床——东升庙矿床和炭窑口矿床中黄铁矿、黄铜矿单矿物的铁同位素研究结果。东升庙矿床绢云石墨片岩中不规则状黄铁矿的铁同位素组成δ~(56)Fe_(-IRMM)值在+0.04‰~+1.11‰之间,呈现铁的重同位素富集,指示了海水中的铁以氧化态沉淀并在成岩期转化成黄铁矿的矿化过程。东升庙和炭窑口矿床富硫化物矿石中黄铁矿和黄铜矿的铁同位素组成δ~(56)Fe_(-IRMM)值的变化范围为-1.33‰~+0.08‰,具有热液成矿特征,指示金属成矿物质来源于热液流体。另外,绢云石墨片岩中脉状黄铁矿的铁同位素组成δ~(56)Fe_(-IRMM)值的变化范围为-0.39‰~-0.04‰,处于矿石黄铁矿和围岩不规则状黄铁矿之间,指示脉状黄铁矿是热液矿化的产物,并在成矿过程中混入了围岩中早先形成的富集铁的重同位素的黄铁矿。绢云石墨片岩中广泛发育的不规则状黄铁矿与赋存在绢云石墨片岩中的富硫化物矿体具有完全不同的铁同位素组成,指示热液活动对不规则状黄铁矿没有明显成矿物质贡献,因此同沉积热液活动成矿的可能性不大。结合赋存在白云石大理岩中硫化物矿体的顶、底部常见硅化的白云石大理岩角砾,本文提出后生矿化是东升庙多金属硫化物矿体的主要成矿方式。另外,东升庙矿床和炭窑口矿床的矿石硫化物具有相似的铁同位素组成特征,指示两者的成矿物质来源具有相似性。 相似文献
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裂缝一直是隧道病害的重点检测对象,但传统人工巡检仅能通过肉眼发现后记录,人工识别精准度与效率完全取决于个人经验判断,无信息化手段辅助,作业效率识别精度亟待提升。针对以上问题,本文借助高清工业相机成像分辨率高、采集速度快等特点,将高清工业相机部署于轨道车上获取隧道表面裂缝病害信息,大幅提高了隧道裂缝识别效率,将识别精度提升至0.2 mm,同时融入优化的Cascade R-CNN算法,在有监督情况下训练隧道裂缝样本,最终实现了隧道裂缝病害的高效提取,同时研发了一套包含硬件数据采集、数据处理软件、数据管理平台的裂缝病害识别路线,真正意义上破除了识别慢、精度低、靠经验、难管理的技术壁垒。 相似文献
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准确可靠的中长期径流预报是支撑水资源科学调配、提高水资源利用效率的关键。本研究采用AdaBoost模型(AdB)、随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)进行淮河流域王家坝和蚌埠站当年11月至次年10月共12个月的中长期径流预报研究。采用置换准确度重要性度量法从130项气象-气候因子及前期降雨/流量构建的1 562个因子变量中筛选出影响各月径流的关键因子,构建了基于AdB、RF和SVM模型的各月径流预报模型,模型参数采用随机搜索技术并结合交叉验证方式确定。采用变幅误差合格率和等级(五级)预报合格率指标对模型的预报精度进行了评估。变幅误差合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为99.8%(AdB)、96.6%(RF)和95.9%(SVM),蚌埠站分别为100%(AdB)、94.8%(RF)和93.8%(SVM);等级预报合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为79.0%(AdB)、76.4%(RF)和79.9%(SVM),蚌埠站分别为81.0%(AdB)、75.6%(RF)和76.6%(SVM)。模型均具有较好的预报效果,但RF和SVM模型对于高流量值的预报存在偏低现象,AdB模型整体上优于RF和SVM模型。 相似文献
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我国云南腾冲地区地热资源丰富,对地热资源进行定量的预测评价势在必行。而以遥感为手段进行地表温度的反演是地热研究的重要方法。本文利用ETM数据的Band6热红外通道,对工作区进行温度反演并通过消除阴影影响对反演温度进行修正使得温度差异较大的情况得到改善,减少了太阳照射造成的温差影响。结果表明,研究区地表温度分布主要有3个区域;通过温度反演结果与已知地热点叠加分析,选取14~21℃为进行地热预测评价的有利区间。 相似文献
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三维GIS技术在数字管线建设中扮演着重要角色,利用三维GIS技术可以实现整个石油管线的虚拟现实表达。用户能够在真实、可视的三维环境下,对管线进行浏览、展示及管理,从而实现管网的信息化管理,并为管理者提供辅助决策。 相似文献
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基于GNSS系统的导航定位设备在封闭或受阻环境下导航精度受限,为此,提升地下空间或室内定位精度,摆脱对GNSS的依赖是当前的研究热点。针对该问题,本文研究了LiDAR+IMU+DMI多源传感器导航定位技术,通过将LiDAR控制标靶数据带入卡尔曼滤波方程,计算IMU+DMI组合的误差状态向量,限制其误差发散,从而获取设备的高精度位置。该技术能使移动检测设备完全摆脱对GNSS信号的依赖,实现地下封闭空间移动测量设备精确定位,便于地下空间检测。通过在武汉某地铁试验表明,本文算法适用于地下、室内空间封闭环境中无GNSS信号的移动测量设备高精度导航定位。 相似文献
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我国轨道交通已经进入新建与维护并重期。随着地铁隧道服役年限的增加,其病害种类不断增加,且各类病害呈逐渐加重的趋势。以三维激光测量隧道逐环监测数据为基础,研究隧道区间的病害空间分布特征和自相关性,全面掌握地铁隧道运营状态和病害发展趋势,是进行隧道病害防治的前提。本文利用某地地铁上行线隧道逐环三维激光测量数据,分析了错台、掉块、裂缝和渗漏水等病害在线路走向的空间分布特征,分析了病害与周边地质环境的关系。利用灰色关联分析算法研究了病害之间的相关性,为掌握隧道病害的发展趋势和认识病害之间的耦合关系建立了定量化的分析手段。本文为掌握隧道病害空间分布规律,预测隧道病害的发生、治理提供了有效依据,可以为地铁安全运营提供有力保障。 相似文献