青海龙尾沟铜、金矿床地质特征、矿床成因及成矿远景分析

龙尾沟铜、金矿床是在青海省柴北缘成矿亚区内所取得的重大找矿突破,该矿床产于下元古界达肯大坂群(Pt1dk)地层内,并受F6断裂破碎带控制.通过对矿床地质特征、矿石及花岗斑岩脉地球化学特征研究,首次提出龙尾沟铜、金矿床是与岩浆作用有关的斑岩型矿床.从已查明铜、金矿床(体)的控矿因素和矿化特征分析,深部存在规模较大矿化体的前景,应进一步加强该地区深部勘探及研究力度,以期获得找矿的更大突破.     

Developing constitutive models from EPR‐based self‐learning finite element analysis

A constitutive model that captures the material behavior under a wide range of loading conditions is essential for simulating complex boundary value problems. In recent years, some attempts have been made to develop constitutive models for finite element analysis using self‐learning simulation (SelfSim). Self‐learning simulation is an inverse analysis technique that extracts material behavior from some boundary measurements (eg, load and displacement). In the heart of the self‐learning framework is a neural network which is used to train and develop a constitutive model that represents the material behavior. It is generally known that neural networks suffer from a number of drawbacks. This paper utilizes evolutionary polynomial regression (EPR) in the framework of SelfSim within an automation process which is coded in Matlab environment. EPR is a hybrid data mining technique that uses a combination of a genetic algorithm and the least square method to search for mathematical equations to represent the behavior of a system. Two strategies of material modeling have been considered in the SelfSim‐based finite element analysis. These include a total stress‐strain strategy applied to analysis of a truss structure using synthetic measurement data and an incremental stress‐strain strategy applied to simulation of triaxial tests using experimental data. The results show that effective and accurate constitutive models can be developed from the proposed EPR‐based self‐learning finite element method. The EPR‐based self‐learning FEM can provide accurate predictions to engineering problems. The main advantages of using EPR over neural network are highlighted.     

呼伦贝尔地区土地荒漠化动态变化

呼伦贝尔地区是中国重要的天然草原和畜牧基地, 随着该地区经济和社会的发展及人类对资源的不合理利用, 土地荒漠化现象加重。笔者应用RS和GIS技术, 以1970 年MSS、2000 年ETM和 2007年CBERS数据为数据源, 主要采用人工目视解译方法, 并辅助野外调查验证, 获得三期解译数据, 并利用空间分析、网格剖分方法, 对呼伦贝尔地区荒漠化的时空变化情况进行研究。结果表明: 近40年来, 该地区土地荒漠化总面积不断增加, 1970 年该地区土地荒漠化面积为7408.76 km2 , 2000年为7 539.52 km2 , 2007年增加到7 852.12 km2 , 共增加面积443.36 km2。1970-2000年间, 沙漠化减轻、盐碱化加重的面积为134.09 km2 , 沙漠化加重、盐碱化减轻的面积为53.35 km2 ; 2000- 2007年间, 沙漠化减轻、盐碱化加重的面积为41.71 km2 , 沙漠化加重、盐碱化减轻的面积为172.8 km2。     

北极海冰变化特征分析

本文利用NASA的海冰密集度资料(时间为1978年10月～2002年9月,分辨率为1.0×0.25),计算并分析了1978～2002年的北极海冰面积、范围的时间变化趋势以及变化的空间分布。     

江西利山金矿床地质特征及控矿构造

本文较系统地阐述了利山金矿床的各项地质特征，并重点就控矿构造问题进行了总结讨论，认为ＮＷＷ向断裂带严格控制了所有金矿体的产出。ＮＮＥ、ＮＮＷ向断裂与ＮＷＷ向断裂带的交汇部位控制了富矿段的产出。在此基础上初步探讨了矿床成因及找矿方向，这对该地区的找矿评价和开发均具有实际意义     

新疆喀拉通克铜镍矿贵金属矿物定量研究

喀拉通克铜镍矿床产于漏斗状基性岩体中下部的橄榄苏长辉长岩相中,矿石类型分特富铜镍矿石(Ⅰ)、富铜贫镍矿石(Ⅱ)、贫铜贫镍矿石(Ⅲ)及富镍富铜矿石(Ⅳ).由于矿床物质成分复杂特别是金银铂钯矿物颗粒细、品位低、种类多,故首先在进行矿物定性研究的基础上,确定目的矿物的特殊富集流程.然后在人工重砂大样中富集目的矿物,并制成砂光薄片,有代表性的排定视域,引入电子探针-图象分析-计算机联机定量并辅以显微镜定量的综合方法对贵金属元素和矿物进行定量.联机方法是用电子探针以扫描方式提供颗粒电子象和元素X射线面分布象信号给出元素或共存元素的化学信息,对矿物颗粒进行分类,统计出个数及面积百分比.这种方法对微细杂矿物的定量工作颇有成效.     

基于多源数据融合的山地型旅游区游客时空行为研究

随着旅游者对休闲娱乐类旅游需求的不断增加,山地型旅游区已成为最受欢迎的旅游目的地之一,利用新兴且高效的轨迹记录方式挖掘山地型旅游区游客在小尺度范围内动态的时空行为特征和制约因素,对旅游区线路设计和旅游产品优化尤为重要,也将为山地型旅游区的深化发展和科学管理提供建议。本文以湖北省恩施州恩施大峡谷为案例地,基于“六只脚”平台的GNSS轨迹及位置照片数据,结合GIS在线地图绘制的景区路网和从BigMap平台获取的POI数据,选择GNSS轨迹栅格化的概念模式解析出恩施大峡谷游客轨迹的时空行为特征,尝试探讨与其他类别旅游区时空行为特征的差异,从而总结出山地型旅游区的行为特征,并通过网络点评数据和游记文本等网络文本挖掘行为特征形成的影响因素。研究表明：(1)月份和季相层面,游客行为5月游客量处于峰值,节日效应明显,短假期效应较强;淡旺季游客行为轨迹呈非集聚性,旺季游客量主要受气候条件影响呈不稳定态势;(2)游客行为轨迹于11:00—14:00游客量达到顶峰,日内结束时间相对较早,且兴趣点选择偏向知名度高的七星寨景区;(3)空间分布特征层面,受时空因素控制,单一路径景区轨迹集中度较强;(4)不同性别...     

钟姑地区典型矿床的重磁找矿模式

钟姑地区位于宁芜中生代火山岩盆地南段,已发现有白象山铁矿等多个大型铁矿,是长江中下游成矿带以玢岩型铁矿为主的矿集区。本文以钟姑地区实测岩石物性参数为桥梁,以实测重磁数据为基础,分析了该区白象山铁矿、钟九铁矿和云楼铁矿的重磁场分布特征,并根据典型矿区已知地质条件,运用成熟的2.5D重磁联合反演技术进行计算,从定量角度认识铁矿体深部发育形态、位置与重磁异常之间对应关系,建立钟姑地区白象山铁矿等典型矿床的重磁找矿模式,为该区进一步找矿突破提供地球物理场信息。     

传统填图法在半覆盖区的改进——第四系岩性填图法

传统地质填图方法一般按成因划分第四系填图单位,但在半覆盖区,往往存在第四系不同成因物质混杂堆积的现象,若按成因划分填图单位,则会造成混乱。笔者在填图实践中,尝试按岩性划分第四系填图单位,这一做法能避免这种混乱,且有利于第四系中基岩信息的发掘,并能为勘查地球化学工作提供景观依据,这种新式填图方法可称为"第四系岩性填图法"。用岩性划分第四系填图单位需要使用统一的分类命名方案,本文使用了按碎屑特征进行分类的方案,主要考虑第四系松散堆积中碎屑的粒径、形态和含量变化。第四系岩性填图法中填图单位的划分需要参照这一分类命名方案,并可选用颜色、构造、次要碎屑类型等修饰性要素做为辅助划分依据。填图单位划分一般在踏勘和剖面实测中完成,第四系岩性填图法剖面测制较为复杂,除采用传统垂向测制方法外,还需运用横向测法和横向-垂向联合测法,通过剖面工作,可细化填图单位划分方案,并可评价不同填图单元基岩恢复的可靠性。第四系岩性填图法除需要编制传统地质图外,还需要编制基岩推断地质图或是在报告中制作插图以阐述此成果。     

基于OFA-PP模型的区域最严格水资源管理类型识别与评价

为科学识别云南省16个州市最严格水资源管理区域类型,提出最优觅食算法(OFA)-投影寻踪(PP)识别模型。从最严格水资源管理用水总量控制红线、用水效率控制红线、纳污控制红线3个方面分别构建指标体系和分级标准,利用2015年云南省各州市指标数据及分级标准阈值分别构建基于"三条红线"的投影指标函数,采用OFA分别搜索最优投影向量,并计算各州市综合投影值和各分级标准阈值投影值,利用分级标准阈值投影值对各区域最严格水资源管理类型进行识别。结果表明,OFA-PP识别模型具有较好的识别效果,识别结果可为云南省实行最严格水资源管理制度提供参考。