贵州锰矿多元综合信息成矿预测

随着找矿难度日益增大,应用地、物、化、遥等资料进行多元信息综合成矿预测是现今找矿工作的重要趋势。以贵州锰矿预测研究为例,在研究区域成矿地质背景下,总结成矿规律特征,在GIS平台上对多元化资料进行有利成矿信息的分析提取,采用证据权模型进行找矿信息的综合,对有利成矿远景区进行圈定,最终对贵州省的锰矿勘查工作提出指导性建议。     

谷歌地球在水井项目信息管理中的应用

利用Excel表建立水井项目信息数据库,设立条件关系编写KML运行程序,利用谷歌地球应用软件阅读水井信息,使水井分布和水井属性在平面内显示。极大的方便了水井项目立项、施工、维护等工作。     

《地学前缘》中文版入选EI检索系统

正经Elsevier工程信息公司中国信息部通知,由中国地质大学(北京)和北京大学主办的中文刊《地学前缘》从2013年第1期开始,正式被EI检索系统收录。这将进一步提高《地学前缘》的知名度和影响力。EI(The Engineering Index,简称EI)创刊于1884年,是美国工程信息公司(Engineering information Inc.)出版的著名工程技术类综合性检索工具,是世界著名的三大检索系统之一。     

构造物理模拟和PIV有限应变分析对构造裂缝预测的启示

油气储层中构造裂缝发育与有限应变状态关系密切,为了探索有限应变分析与构造裂缝预测的新技术方法,此次研究设计完成了一组单侧挤压收敛模型的物理模拟实验,并引入粒子图像测速(PIV,Particle Image Velocimetry)技术对实验过程进行了定量化分析。实验模型在垂向上为含粘性层的多层结构,实验结果形成了一个肉眼可见的箱状褶皱。通过PIV技术可以获取实验模型变形演化过程中各阶段的位移场数据,计算出各阶段的增量应变,实现从初始状态到褶皱形成之后整个变形过程的有限应变分析,探讨构造裂缝成因机制和分布规律,进行定量化裂缝预测。挤压变形过程初期,应变分布范围很广,有限应变较弱(约4%~8%),在挤压方向上的线应变表现为弱压应变,在垂向上的线应变表现为弱张应变,这种现象是褶皱和断层产生前平行层缩短和层增厚的纯剪变形结果,也是区域型张裂缝和剪裂缝形成的主要机制。褶皱和断层即将发育之时至发育之后,应变局限在断层发育的剪切带及附近区域,有限应变表现为较强(达20%)的剪切应变和剪切张应变,是断层面附近简单剪切变形作用的结果,也是局部型剪裂缝和张剪裂缝形成的主要机制。     

基于Web的雷州文化数字化展示传播平台关键技术研究

为解决雷州文化缺乏对外展示传播平台的困境,将三维激光扫描、物联网、多维图像展示、虚拟漫游等技术相结合,采用技术集成理念,详细设计平台架构、功能模块,构建雷州文化空间数据库、知识库,并运用三维图像处理、场景建模、360度全景漫游等技术对重点文物进行虚拟化展示,实现基于Web的雷州文化数字化展示传播平台,重点阐述全景漫游、基于文本和内容的图像检索、数据库快速访问等关键技术。     

溶藻弧菌胱硫醚-β-合成酶基因cbs的克隆、生物学信息分析及原核表达

提取溶藻弧菌(Vibrio alginolyticus)的总DNA,克隆溶藻弧菌胱硫醚-β-合成酶基因cbs,对其进行生物信息学分析。结果表明,所克隆溶藻弧菌cbs基因的开放阅读框为1 095 bp,编码364个氨基酸。氨基酸序列比对发现,溶藻弧菌的CBS蛋白与其他弧菌的CBS相似性极高,与副溶血弧菌(V.parahaemolyticus)CBS氨基酸序列相似性达98%;CBS蛋白质的二级结构为典型的"α+β"折叠模式,无跨膜结构及信号肽。构建cbs基因表达载体(p GEX-cbs)以表达重组蛋白,结果显示,cbs基因在大肠杆菌BL21中高效表达,可表达出分子质量约为66.4 ku的融合蛋白。对表达条件进行优化,发现在37℃、IPTG浓度0.6 mmol/L的条件下诱导5 h后,CBS蛋白的表达量较多,该蛋白主要以包涵体形式存在。     

新常态下不动产统一登记档案管理的思考

国务院公布了《不动产登国记暂行条例》（以下简称《条例》）,对不动产登记机构、登记簿、登记程序、登记信息共享与保护等作出了详细规定,为不动产档案管理迎来改革创新的重要机遇。不动产登记档案是不动产统一登记工作不可或缺的重要部分,直接关系到登记工作能否顺利开展、登记信息能否方便查询、登记结果的社会公信力等问题。     

庐枞矿集区中东部七家山—马口地区深部找矿潜力分析

为调查庐枞矿集区中东部七家山—马口地区深部矿产资源潜力,利用小波变换方法提取深源重磁场,通过对垂向一阶导数Z与水平方向导数模S进行参数变换,突出深源重磁场的局部异常; 结合频谱激电(spectrum induced polarization,SIP)、可控源音频大地电磁测深(controlled source audio-frequency magneto tellurics,CSAMT)成果,在调查区深部查明了一条长大于3.0 km、宽大于0.5 km的高重低磁、低阻高极化异常带; 根据调查区内外已知铜矿(化)体分布规律,结合已知矿(化)体在深源重磁异常中的分布及钻孔(zk4601)钻探验证结果,认为上述异常带是铜多金属矿化蚀变带的反映,是寻找铜多金属矿的有利部位,具有较好的找矿前景。     

瑞典实物地质资料管理与服务现状

本文通过开展瑞典实物地质资料管理与服务跟踪研究,分析了瑞典实物地质资料管理与信息服务现状,掌握了瑞典在实物地质资料管理服务方面的政策法规、馆藏机构,以及资料汇聚、资料保管、资料数字化和信息服务现状;分析了瑞典岩芯高光谱红外成像2级数据产品服务的典型模式和可借鉴的经验,提出了对推进我国实物地质资料管理与信息服务的启示。     

基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法

岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。