内蒙古白云鄂博地区识别出新火成碳酸岩

【研究目的】白云鄂博超大型稀土矿床的形成与碳酸岩关系密切。在白云鄂博矿区外围,西矿区西南部中新生代沉积覆盖区,也存在一定规模的碳酸质岩石,其成因属性对白云鄂博矿床的形成具有启示意义。【研究方法】本文通过岩石学及矿物学研究发现,该碳酸质岩石实际为火成碳酸岩。【研究结果】碳酸岩总体受流体交代程度较弱,根据矿物组成,可分为白云石型和方解石型两种类型。岩石地球化学分析表明,碳酸岩样品富Sr(>4940×10^-6),Mn(>2150×10^-6)以及Ba(>106×10^-6),REE平均含量为938×10^-6,远高于本区沉积碳酸盐岩;样品全岩δ¹³C_V-PDB和δ¹⁸O_V-SMOW值范围分别为：-3.7‰～-4.2‰和6.7‰～7.7‰,为典型原始火成碳酸岩特征;岩石具有较均一的Sr同位素组成,⁸⁷Sr/⁸⁶Sr=0.702815～0.703185,表明它们为地幔...     

内蒙古白云鄂博超大型稀土-铌-铁矿床控矿构造特征及深部找矿方向

对白云鄂博超大型稀土-铌-铁矿田内褶皱及断层构造特征进行了剖析和总结,认为矿区内构造活动演化具有多期性,中元古代—海西期至少发育4期构造活动,包括近东西向控岩断层(F1)、近东西向逆-平移断层(F2)、近东西向褶皱和韧性剪切构造、北东向左行走滑正断层(F3),并将其对成岩成矿的影响及控制作用作了详细分析.认为:①沿白云...     

极化SAR影像深度学习分类方法对比研究

针对近年来极化SAR影像深度学习分类研究取得了显著的进展,但仍缺少全面系统的对比分析问题,该文首先讨论了极化SAR处理与分类中常用的深度学习网络结构,然后使用极化SAR分类研究的典型数据集,对多个主要深度学习算法的分类结果进行了对比分析,并对常用极化目标分解在深度学习分类算法中的应用进行了对比.实验表明,各类算法有不同的适用场景,同一场景不同算法的精度有时表现很大的差异.深度网络的选择、网络参数的优化和极化信息的应用依旧是该领域未来重点研究方向.