贵州“三稀”元素矿床特征及找矿前景分析

＂三稀＂元素是现代高精尖科学技术重要的战略资源。本文总结和分析了贵州典型＂三稀＂元素矿床的基本特征,将＂三稀＂元素矿床划分为沉积、热液和岩浆作用3种成因和9个类型,并对不同类型矿床的资源潜力进行了探讨。分析认为,沉积、热液成因＂三稀＂元素矿床是地质找矿重点,黑色岩系型、含煤岩系型、铝铁岩系型、磷块岩系型＂三稀＂元素矿床具有重大资源潜力,铅锌矿型、汞锑金矿型＂三稀＂元素矿床具有富集度高和独立成矿优势。对现有优势矿床及其含矿岩系开展＂三稀＂元素资源潜力的再评价是发现共（伴）生＂三稀＂矿产的有效途径,也是构建资源节约型、环境保护型社会的时代要求。     

石臼、壶穴、冰臼辩——论岩臼、壶穴和冰穴的成因分类

正黄河壶口早有名[1],瀑布两侧多岩窝,术语翻译为壶穴,英人称之泼特壑"Pothole".中国古人称为小石潭,详细记述者为柳宗元;潭中"卷石底以出,为坻,为屿",河流"斗折蛇行,其岸势犬牙差互".     

应用Bayes逐步判别分析识别辛176区块Es4储层岩性

辛176区块沙四段储层存在粗砂岩、不等粒砂岩和细砂岩,岩性非均质性较强.“四性”关系研究表明,岩性的准确识别是正确评价储层静态参数,识别油水层特别是低阻油层的前提.这里介绍了Bayes逐步判别方法原理和技术流程,在应用有序聚类分析方法开展测井曲线自动分层的基础上,综合应用自然电位(SP)、自然伽玛(GR)、声波时差(AC)、深探测电阻率(Rt)、浅探测电阻率(Rxo)测井资料和岩心分析资料,建立了粗砂岩、不等粒砂岩、细砂岩和泥岩的判别函数.应用效果表明,Bayes逐步判别法识别岩性符合率达到了86％,能够满足辛176区块沙四段储层岩性识别的需要.     

内蒙古二连浩特北部阿仁绍布地区晚石炭世花岗岩Sr-Yb分类及其成因

对分布在内蒙古二连浩特北部阿仁绍布地区的晚石炭世花岗岩类,依据Sr、Yb含量,划分为低Sr高Yb型、极低Sr高Yb型和低Sr低Yb型花岗岩3种类型。低Sr高Yb型花岗岩类相对低Si、富Al,Na2O>K2O,稀土元素分馏中等,有或无负Eu异常,Sr含量低,平均为183×10-6,Ba含量较高,平均585×10-6,Y含量高,平均30.06×10-6,Rb/Sr比值较低,平均0.97;极低Sr高Yb型花岗岩富Si、REE,低Al、Sr、Ba,高的Rb/Sr比值(平均为7.47),具明显的负Eu异常等;低Sr低Yb型花岗岩富Si,贫Al、Ca、Mg,重稀土元素(Y、Yb)含量低,Y含量在(7.26～10.6)×10-6之间,平均9.76×10-6,Yb含量在(1.04～1.89)×10-6之间,平均1.44×10-6,δEu=0.64～0.94,具弱负Eu异常,微量元素Ba含量高,Rb/Sr比值低。3种类型的花岗岩类过铝指数(A/CNK)多小于1.0,说明它们均源自变质火成岩的部分熔融。由于源区的深度不同(pT条件不同)和残留的主要矿物相不同,它们的岩石地球化学特征存在差异。极低Sr高Yb型花岗岩形成深度最浅(中上地壳),熔融残留相以斜长石为主;低Sr高Yb型花岗岩类形成于中下地壳,熔融残留相为斜长石和辉石;低Sr低Yb型花岗岩形成深度最深,推测可能形成于加厚下地壳(>40km)底部,熔融残留相为石榴子石、斜长石和角闪石。     

汤原断陷始新统新安村组层序格架内多参数井约束岩性预测

汤原断陷构造岩性复杂,岩性分选是本区储层预测的关键。采用测井-地震多参数属性提取对密度曲线进行重构,消除井壁垮塌、裂缝等因素的影响。利用层序格架内多参数井约束反演方法,将层序格架研究与储层反演相结合,对汤原断陷新安村组SX1R单元进行岩性预测,预测成果与实际钻井资料吻合较好,符合程度达到87.63%。通过层序地层格架的井约束反演得出高分辨率反演数据体,刻划出目的层砂地比与砂岩的空间分布,揭示岩性展布规律:砂体厚度中心主要分布于控盆断裂一侧的深凹陷带,砂岩主要分布于西部斜坡、东部边缘和中央隆起带。     

美国地下灌注井分类与管理法规介绍

经过几十年的探索与实践,地下灌注在美国已成为一种成熟、经济和有效技术,被广泛地应用于工农业废物处置与民用污水处理及油气开发。按灌注液体的性质与注入位置,美国地下灌注井分为六类。本文较为详细地介绍了每类灌注井的结构、灌注液体性质、作用及应用领域,随后简要介绍了这些灌注井的管理法规与技术要求,希望对我国地下灌注技术的发展与规范化管理提供一些参考。     

基于机器学习中分辨率遥感影像分类应用研究

地表信息提取是地理国情监测和环境保护的重要环节,本文选用Landsat-8 OLI遥感影像为主要数据源,针对分类样本数据少这一问题,在对2015年和2017年全球地表覆盖数据优化处理的基础上,将其作为分类的先验知识,以最大似然法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)机器学习方法,以及基于VggNet-16和ResNet-18模型的深度学习方法,对黄河三角洲区域进行地表信息提取方法的应用研究.结果表明,在利用粒子群优化遗传算法进行特征优化的基础上,RF和SVM模型分类总体精度较高,其中RF和SVM模型分类总体精度最高可达87.3％、86％;VggNet-16和ResNet-18两种模型的分类精度较机器学习方法有较大提升,其中以ResNet-18分类精度最佳,最高总体精度可达94.1％,Kappa系数为0.91.本文的研究方法在中分辨率遥感地物分类时具有较好的适用性和推广价值.     

韩正在农村乱占耕地建房问题专项整治工作会议上强调 坚决遏制增量 分类处置存量 积极稳妥依法有序推进专项整治工作

1月21日,中共中央政治局常委、国务院副总理韩正在北京主持召开农村乱占耕地建房问题专项整治工作会议并讲话。会议深入学习贯彻习近平总书记重要讲话和指示批示精神,认真贯彻落实党的十九届五中全会、中央经济工作会议、中央农村工作会议精神,听取农村乱占耕地建房问题专项整治工作情况汇报,研究部署下一阶段工作。     

基于ArcGIS的山地与非山地分类方法体系研究

在GIS空间分析和数理统计分析技术的支持下,以四川省为研究区域,基于ArcGIS平台分析提取出了绝对高程、相对高程、坡度和地面粗糙度这4类因子;然后利用这4类因子参与确立山地特征分类临界值,在此基础上,运用数理统计方法将其归并为两大类,并制定出山地分类标准体系;最后在ArcGIS软件平台下,运用栅格计算器提取出了四川省...     

基于半监督核模糊c-均值算法的北京一号小卫星多光谱图像分类

针对遥感图像数据大多不服从高斯分布以及遥感图像分类存在非线性、模糊性和标记数据少等问题,提出基于半监督核模糊c-均值算法的多光谱遥感图像分类方法.首先,把半监督学习理论和核理论同时引入模糊c-均值算法,形成半监督核模糊c-均值算法.然后,用该算法与k-均值算法、最大似然算法、多类支持向量、半监督核支持向量、模糊c-均值...