内蒙古中西部宝音图群云母片岩的变质P- T轨迹与锆石年代学研究

位于内蒙古中西部地区的宝音图群,主要由云母片岩、斜长角闪岩、石英岩和大理岩等组成。其中云母片岩中发育典型的巴罗式递增变质带,目前对于该递增变质带的研究非常薄弱。本文对宝音图群的云母片岩开展了系统的岩相学、矿物化学、相平衡模拟以及锆石U-Pb年代学的研究。岩相学研究结果显示,三个云母片岩样品具有不同的峰期矿物组合,分别为石榴子石+白云母+黑云母+斜长石+石英,十字石+白云母+黑云母+斜长石+钛铁矿+石英,石榴子石+蓝晶石+白云母+黑云母+斜长石+钛铁矿+石英。此外,样品LS93和LS07存在晚期红柱石的叠加。相平衡模拟研究限定三个云母片岩的峰期温度压力分别为：577℃、0.73 GPa, 620℃、0.78 GPa和670℃、0.8 GPa,具有递增型特征,其峰期温度压力指示的地热梯度为18～20℃/km,为典型的中压相系;此外,三个样品的P-T轨迹均显示早期升温升压直至峰期阶段,随后降温降压的顺时针型,反映地壳加厚和后期抬升的演化过程。云母片岩中的锆石发育典型的变质边结构,变质边的Th/U=0.004～0.02,锆石U-Pb年代学结果显示该变质年龄为398±6 Ma,代表峰期或近峰期阶...     

我刊编辑等与白云鄂博矿山科技人员合作研究成果获内蒙古自治区科技进步二等奖

据内蒙古自治区科学技术厅公布,白云铁矿深深部勘探及利用成矿理论预测白云鄂博矿周边找矿区域获内蒙古自治区科技进步二等奖{见:(2011-04-15)[2011-08-28]http://www.nmkjt.gov.cn/kjtnews/nmkjtlist.asp?tbid=9733}。该项目是于2006年1月至2008年11月,由白云鄂     

西秦岭礼县长安一带西汉水群牙形刺特征及时代讨论

在西秦岭礼县长安一带西汉水群中首次采到牙形刺，计有１７属３６种。根据牙形刺动物群特征、主要种属地史分布及其区域对比，确认该区西汉水群之七固组层位应为上泥盆统法门阶（锡矿山阶），龙鳞桥组主体为费拉斯阶（余田桥阶）底部层位中牙形刺显示中一晚泥盆世过渡色彩。     

南北地震带的瑞利波群速度与地壳结构

本文用长周期面波资料研究了南北地震带及其西侧的地壳结构。结果表明:南北地震带的地壳厚度具有南薄北厚,西厚东薄的特征,南北带和其西侧区域地壳内都存在有低速层;地壳横波平均速度很低,约为3.37公里/秒;上地幔顶部的横波速度只有4.40公里/秒;南北带北段可能存在上地幔物质上隆,岩石圈厚度只有60多公里,该区域地壳底部存在有低速层。     

内蒙古温都尔庙群铁矿带构造解析

温都尔庙群铁矿分南带和北带,原始铁矿层为华北板块北缘陆坡带火山喷发-沉积产物,通过构造解析方法,恢复含铁层位及铁矿体构造形态,还原了褶皱控矿过程.研究认为,南带和北带的铁矿带分属于同斜地背斜的南北两翼,为同层褶曲构造现象,经历多期褶皱作用以及后期热液作用改造形成多个矿体并存.     

地震微裂群区与岩浆热液成矿

岩浆热液矿床是在地壳浅部形成的,恰好位于浅源地震的震源深度范围.文章将地震机制中的微裂隙群区理论引入到岩浆热液矿床成矿过程中,地震组合模式中闭锁带必须在下一次断裂滑动之前破坏,所以这个带为微裂群区和它相关的震源区的核心.文章认为微裂群区理论不但揭示了孕震机制,同时也揭示了岩浆热液矿床形成过程,岩浆热液侵位与断裂形成过程中微裂群区的形成发展密切相关,成矿期矿体范围内应力场与区域应力场呈共轭关系.微裂群区即为岩浆热液矿床的矿化富集场,控矿的隐爆角砾岩带也与微裂群区密切相关.     

浙江庆元古银坑硐群遗迹特征及价值评价

通过对庆元古银坑硐群遗迹的详细调查,查明了该硐群特征。遗迹区共有古矿硐群7处,其中4个规模较大的矿硐长度均在百米以上,最大矿硐共分3层进行开采,垂直落差百米以上。遗迹区内各种规格探采硐保存完整,探矿遗迹数量多,矿业遗迹类型丰富。通过对该遗迹区的价值评价,该矿硐群遗迹可达到国家级矿业遗迹标准。     

基于智能反分析的水布垭电站地下厂房机窝施工方案优化

采用正交设计、三维数值模拟、遗传算法与支持向量机,建立了清江水布垭电站地下厂房的智能反分析流程。按照上述流程,利用前6层开挖的现场监测信息对有关岩层的力学参数进行反分析,根据反分析的参数对后续的机窝施工进行数值模拟计算和方案优化。推荐的机窝施工方案采用槽挖方式,同时应用锚桩、软岩置换、锚喷支护等措施,兼顾了高边墙和机窝岩台的稳定性。优化结果对厂房施工具有重要的指导作用。     

Robust LS-SVM regression for ore grade estimation in a seafloor hydrothermal sulphide deposit

Due to the geological complexities of ore body formation and limited borehole sampling, this paper proposes a robust weighted least square support vectormachine (LS-SVM) regression model to solve the ore grade estimation for a seafloor hydrothermal sulphide deposit in Solwara 1, which consists of a large proportion of incomplete samples without ore types and grade values. The standard LS-SVM classification model is applied to identify the ore type for each in complete sample. Then, a weighted K-nearest neighbor (WKNN) algorithm is proposed to interpolate the missing values. Prior to modeling, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to obtain an appropriate splitting for the training and test data sets so as to eliminate the large discrepancies caused by randomdivision. Coupled simulated annealing (CSA) and grid search using 10-fold cross validation techniques are adopted to determine the optimal tuning parameters in the LS-SVM models. The effectiveness of the proposed model by comparing with other well-known techniques such as inverse distance weight (IDW), ordinary kriging (OK), and back propagation (BP) neural network is demonstrated. The experimental results show that the robust weighted LS-SVM outperforms the othermethods, and has strong predictive and generalization ability.     

地球物理资料群体智能反演(英文)

复杂地球物理资料的反演问题往往是一个求解多参数非线性多极值的最优解问题。而鸟和蚂蚁等群体觅食的过程,正好与寻找地球物理反演最优解的过程相似。基于自然界群体协调寻优的思想,本文提出了交叉学科的群体智能地球物理资料反演方法,并给出了其对应的数学模型。用一个有无限多个局部最优解的已知模型对该类方法进行了试验。然后,将它们应用到了不同的复杂地球物理反演问题中:(1)对噪声敏感的线性问题;(2)非线性和线性同步反演问题;(3)非线性问题。反演结果表明,群体智能反演是可行的。与常规遗传算法和模拟退火法相比,该类方法有收敛速度相对快、收敛精度相对高等优点;与拟牛顿法和列文伯格一马夸特法相比,该类方法有能跳出局部最优解等优点。