目标函数聚类法在地下水动态分类中的应用

地下水动态类型的划分是正确认识研究区水文地质条件与地下水开发利用之间关系的一个重要环节。本文论述了目标函数聚类法的原理与计算过程,并应用该方法对某河流附近的１５个观测孔的水位动态进行分类。分析结果表明该方法具有较高的可靠性与较广的适用性。     

多硅白云母压力计在退变质作用中的稳定性探讨

探讨多硅白云母地质压力计在低温退变质过程中的稳定性，在对大别山东缘和苏鲁造山带西缘郯庐左旋走滑韧性剪切带糜棱岩中的多硅白云母残斑由中心向两侧边缘进行电子探针分析后发现：由中心向两侧边缘Si减少,Al增加,Fe，Mg略有降低，部分样品中K，Na有不同程度的增加．而Ti则显示不活动富集。这是由于退变质过程中流体的活动常会改变残斑白云母的成分．并且在流体活动过程相对短暂的情况下，使残斑白云母的成分不能发生充分变化．最终会导致白云母不同部位具有不同的成分。因而,经历了富流体活动的退变质作用后,岩石中的多硅白云母残斑已不能完全保存其形成时的压力信息。     

太湖湖体总氮平衡及水质可控目标

通过对2007~2010年环太湖水文巡测及降水调查,进行了湖体总氮平衡分析,在充分调查现有与规划的各类型污染源总量控制工程措施的基础上,量化出具有空间分布的流域总氮污染削减率,利用构建的太湖流域及湖体水环境数学模型模拟污染削减后的太湖湖体总氮浓度场,并提出水质可控目标。结果表明：太湖出入水量共127.8亿m3,其中通过降水进入太湖的水量为24.9亿m3,占入湖总水量的19.5%;全年总氮收支量达到4.47万t,其中通过干湿沉降进入太湖的总氮量为0.70万t,占入湖总通量的15.5%,可见干湿沉降进入太湖的污染物不容忽视,其变化趋势与太湖地区降水特征相关性较好。同时通过模型推算,定出2015年太湖湖体不同功能区总氮的可控目标,整个湖体平均值约为2.3mg/L,为太湖总量控制提供科学依据。     

四川省巴塘县措普一带多金属成矿条件分析

义敦印支岛弧褶皱带地质构造演化复杂,岩浆活动十分活跃,成矿地质地球化学条件优越,金、银、铜、铅、锌、锡等金属矿产资源丰富。西南三江为有色、贵金属资源富集区,义敦为花岗岩型锡-银多金属矿集区。根据区域成矿环境及研究区成矿条件分析,找矿潜力巨大,有望取得找矿突破。     

个旧东区变基性火山岩型铜矿成因分析

有证据表明,个旧矿区矿产除与花岗岩密切相关外,基性火山或喷流沉积作用也较明显,变基性火山岩型铜矿的发现及研究增添不少理由。该型Cu矿层状、似层状,赋存于个旧组下段卡房段,矿层多,具同生沉积构造,从而对个旧矿区成矿理论增添新看法。     

沈阳地质矿产研究所实验测试中心简介

<正>沈阳地质矿产研究所实验测试中心(国土资源部东北矿产资源监督检测中心)成立于1964年,是一个集检测和科研为一体的多学科多专业质检机构.多年来,实验测试中心一直保持着快速稳定的发展,不但配备了多台套大型实验测试设备,而且引进及培养了多名优秀的专业技术人才和学术精英.服务的领域及专业发展方向也不断拓宽,目前已经形成了对基础地质调查、土地及生态地球化学调查、油气地质调查、固体矿产资源调查、     

西藏当雄地区拉屋矿床磁黄铁矿Re-Os同位素测年 和成矿物质来源示踪

拉屋矿床位于西藏自治区当雄县境内,大地构造位置处于冈底斯成矿区申扎-旁多铜、银、铅、锌、金成矿带,为大型矽卡岩型铜铅多金属矿床。在系统研究拉屋矿床地质地球化学特征的基础上,以矿石的磁黄铁矿为对象,测定Re-Os同位素年龄,获得等时线年龄数据为(309±31)Ma,187Os/188Os的初始值为0.51±0.12,γOs值为306.90~880.29,Re/Os为20.46~80.46。上述结果,结合矿区野外地质特征和稳定同位素特征,证明拉屋矿床主要形成于晚石炭世来故期,其成矿物质来源于地幔,并在喷流过程中与地壳海底卤水汇合,遭受了壳源物质的混染,形成喷流成因矽卡岩型矿床。     

改进Faster R-CNN的遥感图像多尺度飞机目标检测

为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构,将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合,生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图;再借助Faster R-CNN的多尺度RPN (Region Proposal Network)机制,通过对RPN中候选区域尺度的修正,从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度;最后利用Faster R-CNN的分类回归网络,得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验,对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进,改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%,并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明,本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测,在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。     

基于多尺度分割和径向基神经网络的极化SAR影像分类

针对目前常用的基于像素的深度神经网络极化SAR分类方法产生的椒盐现象,文中提出了一种联合自适应阈值多尺度分割方法和径向基神经网络的极化SAR地物分类方法。实验证明,该方法能够有效地保留SAR图像的结构特征并有效消除分类过程中产生的椒盐现象和破碎斑块,具有较高的分类精度。