关于A型花岗岩判别过程中若干问题的讨论

自A型花岗岩提出(1979年)30年来,其内涵和外延相对于原始定义而言已发生了很大的变化.主要针对A型花岗岩的各种判别方法(尤其是判别图解)的有效性和局限性进行了讨论.这些判别方法对于A型花岗岩的判定并不总是奏效,所以在实践过程中不能过于依赖判别图解,否则就很容易得出错误的结论.实际上,A型花岗岩最本质的特征很可能在于它是一种高温花岗岩(相时于I型争S型花岗岩),因此较高地温梯度下的各种地球动力学背景均有利于这一类型花岗岩的发育.     

天然硅酸盐矿物纤维管特征研究

纤蛇纹石纤维管和10(A)埃洛石纤维管是自然界中两种主要的天然硅酸盐矿物纤维管.纤蛇纹石纤维管的内径为3.5～11 nm,外径为20～50 nm,属中孔纳米材料.     

黑龙江省中部森林沼泽区金在土壤A层中的富集规律

探讨了金在黑龙江省中部森林沼泽区A层土壤-10~+60目、-60~+100目、-100~+160目及-160目粒级中的含量分布特征和富集规律.经对比研究认为,-100目可以满足低密度深穿透地球化学详细测量采样要求,该粒级能够有效地发现异常.     

华北板块北缘勃隆克A型花岗岩锆石U-Pb定年及其地质意义

内蒙古翁牛特旗勃隆克岩体位于华北板块北缘,侵位于上侏罗系火山岩地层中。详细的岩相学研究显示,勃隆克花岗岩具有粒状结构、蠕虫结构和文像结构,块状构造,部分斜长石已绢云母化、泥化。对勃隆克花岗岩进行了LA-ICP-MS锆石U-Pb定年,获得134.0±1.8Ma和134.9±4.1Ma的侵位年龄,表明其形成于早白垩世。地球化学特征显示,花岗岩属于高钾钙碱性系列,有较高的SO2（74.1%~75.6%）、Na2O+K2O（8.98%~9.2%）、Rb（210×10-6~225×10-6）含量和10000×Ga/Al（2.69~2.80）、Rb/Sr（5.8~18.9）值,具有较低的CaO、MgO、Ba和Sr含量。铝饱和指数A/CNK=0.99~1.03,属于偏铝质或过铝质A型花岗岩。稀土元素球粒陨石标准化图解显示,轻稀土元素相对富集,负Eu异常明显;在原始地幔标准化图解上,Ba、Sr、Nb、Ta、P、T强烈亏损,富集Rb、Th、K、Hf等元素,与华北板块北缘早白垩世A型花岗岩类似。结合区域构造演化,认为勃隆克花岗岩形成于伸展构造背景。晚中生代,华北板块北缘构造体制经历了重大的转变,地壳从挤压体制转为岩石圈减薄和地壳伸展体制,软流圈物质上涌导致上覆地壳长英质物质的部分熔融形成勃隆克A型花岗岩。     

基于改进A*算法的煤矿救援机器人路径规划

煤矿救援机器人在执行救援任务时,在获得任务指令后首先需要获得环境模型,再利用内置算法在该环境模型中规划出一条从当前位置到目标位置的无碰撞路径。为减少救援机器人的移动时间,通常要求该路径为时间最优,而目前使用较多的传统A*算法在栅格地图环境下规划的路径存在路径冗余点多、路径转折角度大等问题,导致该路径对于可沿任意方向灵活移动的救援机器人来说是“非最优”的。为解决这一问题,在传统A*算法的基础上提出一种改进A*算法。首先,该算法在传统A*算法的基础上增加当前扩展节点的邻接点数量,以快速搜索获得初始路径;其次,通过设置距离阈值并重连路径点,去除初始路径的冗余点;根据步长分割路径获得间距更小的路径点集合,并再次去除冗余点;最后,为进一步对所得路径的转角进行平滑处理,采用5次B样条曲线进行拟合,最终得到路径点更少、路径代价更小、累计转折角度更小的优化路径。在5种不同尺寸、障碍物覆盖率为20%的栅格地图环境中利用MATLAB对上述改进A*算法进行仿真实验,并将改进A*算法的仿真结果与传统A*算法的仿真结果进行对比。结果表明:相对于传统A*算法,改进A*算法通过扩展邻接点、去除路径冗余点及路径平滑等操作,有效改善了传统A*算法的路径冗余点多和路径转折角度大等问题;此外,改进A*算法还能在一定程度上减少生成初始路径时的扩展节点数量,降低系统内存占用。      

新疆萨惹什克锡矿与萨北碱性A型花岗岩成因关系的年代学制约

新疆东准噶尔地区的萨惹什克锡矿呈脉状产于萨北花岗岩体中。对于这种脉状矿床,成岩和成矿近时性的时间制约是证明矿床与围岩有成因关系的首要证据。萨北岩体由含碱性铁镁矿物的碱性花岗岩组成,全岩地球化学结果显示,碱性花岗岩具高碱、低Ca,明显富集稀土元素、高场强元素（zr,Hf,Nb,Ta,Y）和大离子亲石元素（Rb,Th,U）,而强烈亏损Sr,Ba,Eu,属于典型的碱性A型花岗岩。锡矿脉由占绝对优势的锡石和石英组成,受北东和近东西向的断裂破碎带控制。原有研究证实,形成该锡矿床的成矿流体属于具高温、低盐度和低密度的岩浆水。据此并结合锡矿体的围岩性质,前人认为锡矿床与碱性花岗岩有成因联系。但是,由于分析技术和样品选择上的制约,萨北岩体成岩和萨惹什克锡矿成矿的确切时代一直没有得到合理的解决。本文报道了我们最近获得的碱性花岗岩锆石IA-ICP-MS U-Pb和锡矿石辉钼矿Re-0s同住素年龄（分别为306±3Ma和307±11Ma）。上述结果表明,萨北碱性花岗岩和萨惹什克锡矿石属于同期地质事件的产物,从而为两者具有密切成因联系提供了重要的年代学制约。此外,根据碱性花岗岩的БNd（t）（=＋5.0）低于研究区亏损地幔4.5个Б单位,我们认为形成萨北岩体的花岗岩浆不是直接来源于亏损地幔玄武质岩浆结晶分异作用的产物,而更可能是起源于本区年轻洋壳和陆源沉积物的部分熔融。     

基于FY3A/MERSI资料分析广东省气溶胶光学厚度分布

利用国产极轨气象卫星FY3A的MERSI AOD产品分析2010—2013年广东省气溶胶光学厚度的分布规律。结果表明:MERSI AOD产品与地面太阳光度计实测数据的相关系数为0.72,其平均绝对值误差为0.12,均方根误差为0.15,数据精度可满足研究需要;从AOD的空间分布看,珠三角西翼东翼山区五市,其中佛山市、东莞市、中山市为广东省AOD均值最高的地区,梅州市、河源市为广东省AOD均值最低的地区;从AOD的时间分布看,2010—2013年间,AOD呈现先升高后降低的趋势,2011年为拐点,与此同时,AOD还表现出明显的季节变化特征,春季为AOD高值期,夏季、秋季次之,冬季最低。     

新疆西准噶尔庙尔沟岩体的地球化学及年代学研究

新疆西准噶尔庙尔沟岩体侵入于早中石炭世海相火山-沉积建造中,主体由碱长花岗岩组成,局部分布有紫苏花岗岩和碱长花岗岩脉。碱长花岗岩及岩脉高硅、富碱、贫钙,里特曼指数(δ)=2.17~2.98,A/CNK=0.96~1.03,A/NK=1.08~1.13,为准铝质-弱过铝质高钾钙碱性花岗岩,其富集LILEs(Rb、U、K、Th),相对亏损HFSEs(Nb、Ta、P、Ti)和Ba、Sr等,以及强烈Eu负异常,过渡族地幔相容元素Cr、Ni含量低,U、Th、Pb等地壳富集元素含量较高。Sr、Nd同位素组成:(87Sr/86Sr)i=0.70370~0.70541,εNd(t)=+4.10~+6.79,tDM=0.57~0.99Ga。锆石LA-ICP-MS U-Pb定年研究获得锆石U-Pb年龄为309±1.4Ma,表明岩体碱长花岗岩的形成时代为晚石炭世。紫苏花岗岩的SiO 2含量为60.88%~62.06%,Al2O3含量为15.50%~15.72%,里特曼指数(δ)=2.59~2.77,A/CNK=0.86~0.88,A/NK=1.50~1.53,为准铝质钙碱性-高钾钙碱性过渡的花岗岩,相对富集LREE(Rb、U、K、Th),而亏损HREE(Nb、Ta、P、Ti)和Sr,以及较显著的Eu负异常,过渡族地幔相容元素Cr、Ni含量低,U、Th、Pb等地壳富集元素含量较高。Sr、Nd同位素组成:(87Sr/86Sr)i=0.70382~0.70388,εNd(t)=+6.67~+6.98,tDM=0.59~0.62Ga。锆石LA-ICP-MS U-Pb定年研究获得锆石U-Pb年龄为302.1±2.1Ma,表明岩体紫苏花岗岩的形成时代为晚石炭世。综合庙尔沟岩体的地质特征、地球化学特征、年代学和区域地质背景,认为庙尔沟岩体碱长花岗岩及岩脉为A2型花岗岩,紫苏花岗岩具有A型花岗岩的地球化学性质,且它们是可能来自同一个岩浆源区,属于西准噶尔后碰撞阶段的岩浆活动产物。     

内蒙古锡林浩特东部地区早白垩世花岗岩地球化学、锆石U Pb年龄及地质意义

通过对锡林浩特东部地区早白垩世花岗岩体进行SHRIMP锆石U Pb测年、地球化学测试,讨论其形成构造环境。花岗岩测年结果为：正长花岗岩(DS214)(1391±17) Ma,花岗岩(DS220)(1347±17) Ma,表明研究区花岗岩形成于早白垩世早期。花岗岩地球化学具有高硅、富碱、相对低铝的特征,A/CNK平均值106,为弱过铝质花岗岩。微量元素相对富集大离子亲石元素(Th、U、K),明显亏损Nb、Ba、Sr、P、Ti等高场强元素;稀土总量高,为12290×10-6～36877×10-6,LREE/HREE值为571～1436,呈右倾模式,负Eu异常显著(010～050),表现为A型花岗岩特征。K2O-Na2O构造环境判别图表明样品为A型花岗岩,Y/Nb Ce/Nb图解显示花岗岩为A2型。主量元素、微量元素特征指示花岗岩形成于造山后岩石圈伸展作用阶段,在壳源岩浆演化过程中存在幔源物质混染作用。花岗岩成因可能是晚古生代末—中生代初期间古亚洲洋闭合引起的一系列板块碰撞作用(包括蒙古—鄂霍次克洋闭合),使造山后期地壳逐渐增厚并发生重力垮塌,导致构造环境由挤压转变为伸展,同时受古太平洋板块西向俯冲的影响。     

基于自动增益控制的信号量化损耗分析

在卫星信号接收的过程中,量化是模数转换的重要环节,信号量化会带来能量损失,对于信号后续的处理产生影响,根据信号特性选取合适的量化位数和系统基准功率可以有效改善这种损失.本文采用量化前后信号信噪比(signal to noise ratio,SNR)对比的形式来直观表示量化损耗,并给出了一般性分析公式.说明了自动增益控制(automatic gain control,AGC)模块在信号量化中的作用,结合量化损耗公式,通过确定最佳增益系数给出了一种基准功率的选取方式,使得不同SNR的信号量化损耗明显降低.仿真结果表明：在低位量化时,该方式对卫星导航信号的量化损耗能改善约1.5 dB.该分析对于接收机的设计以及工程实现具有一定的参考意义.