与斑岩型铜矿有关的角砾岩(筒)

斑岩型铜矿床是重要的铜矿类型,在已探明的铜储量中斑岩型铜矿居首位.研究认为,在板块构造的敛合带上,斑岩铜矿发育地区,常见有角砾状地质体和角砾岩筒.这些角砾状地质体和角砾岩筒对矿化与富集起着重要作用,是斑岩铜矿的重要找矿标志,有时其本身就是铜矿体.本文中从理论与野外工作相结合的角度,总结了与斑岩型铜矿床有关的角砾状地质体和角砾岩筒的类型及地质特征,通过具体实例介绍了与斑岩铜矿有关的角砾岩筒的找矿思路与方法,适宜野外工作的实际应用.     

考虑温度耦合效应的竖井地基固结有限元分析

针对塑料排水板(PVD)安装热源能提升PVD性能、加速竖井地基固结这一工程现象,基于热-水-应力 (T-H-M) 三场全耦合的有限元方法来模拟利用热源进行地基处理新技术(PVTD)。首先,以微分形式与等效弱形式分别给出T-H-M耦合控制方程,并推导出其有限元方程组。然后在多场耦合有限元软件中建立饱和土的T-H-M全耦合模型,并通过与已有解析解比较,验证了模型正确性。最后,对一个经典有涂抹区的竖井地基算例,分不耦合温度(UT)、耦合温度但不考虑其对饱和土物性影响(CT)、耦合温度考虑温度对饱和土渗透性影响(CTP) 3种情况进行固结计算分析。研究结果表明,相对于无热源竖井地基,CT情况下由于热源产生的附加孔隙水压力,固结速度略有下降;CTP情况下,由于热源有效改善涂抹区的渗透性能,竖井地基固结速率明显加快。上述研究结论从理论上较好地阐明了PVTD的作用机制。     

云南东川播卡金矿区以往地质勘查资料的分析与评价

自1995年发现播卡金矿以后,许多地勘单位在矿区及其外围开展了大量的地质、物化探、遥感工作,获得了海量地质数据和信息,并形成大量地质勘查资料和研究报告。但由于基础地质研究程度较低、矿产勘查工作不规范、矿产地质研究薄弱,造成以往资料的可靠性、矿体的连接和资源量估算的合理性、次生晕化探资料的归纳与整理、勘查工程部署和钻孔化探工作等方面存在许多问题。针对这些问题,有必要系统整理分析区内以往地质勘查资料,并对已形成的各类地质资料进行二次开发。     

起算数据误差影响下的方差分量估计

探讨了起算数据误差影响下的方差分量估计方法,给出了顾及起算数据误差影响时求解方差分量估值的方程组及单位权中误差估值的计算公式,并通过实例了说明了当起算数据误差较大时,它们对工分量估计的影响是不应忽略的。     

西藏谢通门县斯弄多铅锌矿区矿床地质特征和构造地球化学找矿研究

通过矿区现场调查、成矿构造分析,系统总结了矿区构造控矿规律。在此基础上开展构造地球化学找矿研究。区域性东西向挤压构造带是本区重要的控岩控矿构造,其与横向断裂、斜向断裂交汇部位是有利赋矿部位。矿区铅锌矿体产出受地层岩性控制明显,上石炭统昂杰组白云质灰岩及白云岩是有利的赋矿围岩。铅锌矿体与花岗斑岩小岩体关系密切,常位于花岗斑岩体和碳酸盐岩接触面附近。矿区不同岩石Pb、Zn、Mn、As、Sb、Mo、Cu、Bi、Sn含量高,变异系数大,可作为找矿指示元素。元素分布型式显示成矿元素Pb、Zn、Ag、Mn具特征的双峰式分布,表明这些元素卷入了成矿作用。由矿石结构特征和元素组合分析表明,本区铅锌成矿具多阶段性,多期矿化叠加造成矿化富集。原生晕剖面和元素分带研究表明,斯弄多铅锌矿区原生晕分带序列自上而下为(Cr-W-Co-V-Ni)→(Ti-Ba)→(Pb-Ag-Au-As-Sb-Cu-Bi)→(Sr-Zn-Mn-Mo-Sn)。作为前缘晕指示元素As、Sb位于中下部,与主成矿元素重叠,结合矿区控矿构造分析,推测矿区下部可能存在隐伏矿体。     

几种常用高程插值方法的比较

选取在ArcGIS中最常用的五种方法,通过实验数据对比分析,阐述了几种常见的高程插值的优劣和适用情况。     

煤系气研究进展与待解决的重要科学问题

煤系气是非常规天然气领域的重要组成部分,也是近年来非常规天然气领域研究的热点.总结煤系气研究进展,明确亟待解决的重要科学问题,对于完善煤系气地质理论、推动煤系气勘探开发具有重要意义.当前煤系气研究进展主要表现在以下5个方面:①基于煤系地层沉积特点,总结了煤系气共生成藏的6个基本地质特征;②初步划分了煤系气共生组合方式,...     

航行船舶利用潮流能的研究

本文基于船舶在流场中航行的理论及潮流场对船舶作用的原理,对给定航线的潮流状况结合主机油耗作数值计算,提出了航行船舶利用潮流能节约能源的初步研完成果。 虽然潮流能的品位低于潮汐能,但它用于航行船舶节能有显著实效,在开发利用海洋能方面有其实际意义。     

黔南州大风天气气候概况及其灾害成因浅析

黔南州的大风天气根据目测估计得到的观测、调查记录分析，年出现次数和站数是下降的；总的来说地域分布不均匀，为两高一低；1a中主要发生在春季。造成风灾的原因主要是强雷暴云下沉冷空气的强烈辐散。     

基于深度学习的像素级全色图像锐化研究综述EI北大核心CSCD

全色图像锐化是遥感数据处理领域的一个基础性问题,在地物分类、目标识别等方面具有重要的研究意义和应用价值。近年来,深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大进展,也推动了像素级全色图像锐化技术的发展。本文提出从经典方式和协同方式两个方面对深度学习在全色图像锐化中的研究进行系统的综述,并在此基础上进行前景展望。首先,给出全色图像锐化常用的数据集和全色图像锐化的质量评价指标;接着,从经典方式与协同方式两个方面对基于深度学习的全色图像锐化最新研究成果进行分门别类的介绍,并进行算法性能的对比、分析和归纳;然后,对全色图像锐化的3个主要应用领域如地物分类、目标识别和地表变化检测进行分析;最后,本文探讨了基于深度学习的全色图像锐化的5个未来研究方向。