渣尔泰山地区白垩纪酸性火山岩地质特征及成矿作用

渣尔泰山地区位于内蒙古中西部,大地构造位置处于华北地台北缘狼山-渣尔泰山裂陷槽的东段,根据近几年的找矿实践与研究,在白垩纪的酸性火山岩中已发现银金矿床、金银矿床,主要赋存于下白垩统白女羊盘组酸性火山岩中。该套火山岩具富硅富钾、相对贫钙镁的特点,属于铝过饱和的碱性系列;在球粒陨石标准化图解上岩石化学样品均显示为轻稀土(LREE)相对富集、重稀土(HREE)相对亏损的右倾型配分模式,轻重稀土分异较明显,显示较明显的负铕异常;微量元素显示明显的Rb、Pb正异常和Ba、Sr负异常,不相容元素比值Zr/Nb=2.47~4.87,Zr/Y=18.3~103。属大陆碰撞造山期后作用的产物,来源于地壳部分熔融。其岩石类型主要有:流纹质凝灰角砾岩、流纹质角砾凝灰岩、球粒状流纹岩、珍珠岩、显微嵌晶状流纹岩夹流纹斑岩等。银多金属矿的含矿层主要由复碎裂复硅化流纹质凝灰角砾岩、硅化复碎裂流纹岩、多期次硅化黄铁矿化角砾岩化流纹斑岩等组成。成矿元素Ag、Au、Sb、W显著富集于流纹质凝灰角砾岩、多期次硅化碎裂的流纹岩、流纹斑岩中,其平均含量高于中国流纹岩元素丰度10倍以上,说明该套火山岩提供了成矿物质来源;且元素含量的分异程度较大,指示明显受到后期成矿作用的叠加;有一定的找矿潜力。     

和田玉子料"肉"与"皮"的关系初探

通过对大量和田玉子料的表皮及玉肉的观察与分析以及子料薄片的镜下观察与红外光谱分析,对和田玉子料"肉"与"皮"的关系进行了探讨.子料有以下几种表皮特征:皮色、"汗毛孔"、"砂眼"、裂纹、礓等,玉石内部的特征有礓、杂质、铁花等."皮"与"肉"之间存在一定的对应关系,如:"汗毛孔"的大小会反映玉质的粗细;"砂眼"说明内部有不稳定矿物,如黄铁矿出现处会在表皮形成凹坑;礓出现则往往内外相通,礓的分布特征与玉料品质相关,如星点分布,则严重影响玉石的均匀性.和田玉中的主要组成矿物透闪石也可能表现为礓,其在结构上与其周边玉石迥然不同,不同矿物种类,如透辉石、方解石亦可形成礓.裂纹出现并不都是缺陷,有时会形成沿裂隙分布的鲜艳皮色.以上这些对应关系对于和田玉子料的鉴定、评价以及设计加工都有理论或实践意义.当然目前这些还不能表征和田玉"肉"与"皮"的特征以及对应关系的全部,其中对应关系的原因也有待于深入探讨.     

国产单极化SAR数据在锰渣尾矿库自动化识别中的应用

为了挖掘国产单极化SAR数据在自动化识别尾矿库中的作用,辅助光学数据以提高锰渣尾矿库的识别精度,针对锰渣尾矿库及其在光学遥感图像中容易混淆的目标,从定性的角度分析了二者的散射特性以及在SAR图像中的差异特点;并开展锰渣尾矿库自动化识别研究;利用面向对象的方法对光学遥感图像进行分割;选取典型锰渣尾矿库及其易混淆目标,进行纹理特性计算。实验结果表明:可以通过纹理特征有效地建立锰渣尾矿库在雷达图像中的识别规则,为实现光学遥感数据和雷达数据相结合的计算机自动识别锰渣尾矿库提供基础。     

基于TBM破岩数据的岩体条件深度学习表征方法

基于TBM施工数据进行围岩感知对保障TBM施工安全、提高施工效率至关重要,其中TBM掘进参数预测的准确率是检验围岩感知效果的重要依据.为此,以吉林引松工程TBM四标段为研究对象,选取TBM上升段破岩数据为输入特征X1,选择两个施工控制参数（刀盘转速和推进速度）为输入特征X2,构建卷积神经网络机器学习模型,对TBM掘进响应参数Y（刀盘扭矩和总推力）进行预测.按照学习对象的不同,分别构建了只学习稳定段掘进响应行为的点预测模型和同时学习上升段和稳定段掘进响应行为的线预测模型,结果表明：点预测模型无法描述控制参数对掘进响应参数的影响;线预测模型虽然可以描述控制参数对掘进响应参数的影响,但是对稳定段的掘进响应预测数值偏低.考虑到上述局限性的原因是稳定段行为样本数量只占总样本数量的9%,提出了一种通过调节损失函数的方法来提高稳定段行为样本的权重,显著提高了线预测模型的预测精度.改进后的结果表明：在TBM掘进参数预测中,应对整个掘进段的行为进行学习,并提高稳定段行为的权重,以便获得高精度的掘进响应参数预测模型.获得的模型能够为进一步的围岩感知和控制参数优化提供基础.     

爆破扰动下TBM隧洞时滞型岩爆特征及影响机制研究

时滞型岩爆的发生通常具有很强的随机性,会对施工安全造成巨大的威胁,而开挖扰动、爆破扰动等均会对潜在时滞型岩爆区产生不同程度的影响。依托某隧道掘进机（TBM）引水隧洞,采用理论分析和对比分析法研究了拆机洞爆破开挖期间K54+000—K54+700段发生的5次时滞型岩爆,发现：（1）强烈岩爆和中等岩爆区位于缓倾断层附近,围岩发育短小隐节理和含充填的细密节理,轻微岩爆距断层远或位于正断层附近,除含充填的细密节理外,均至少发育1条含充填物的倾向SW的陡倾结构面;（2）TBM法开挖隧洞时滞型岩爆滞后爆破时间更长,滞后工作面距离更远,且爆破对TBM隧洞的扰动作用相对较小;（3）爆破扰动使得潜在时滞型岩爆区围岩失稳变得容易,从而加速了时滞型岩爆的进程。研究成果可为TBM隧洞时滞型岩爆的预警与防控提供参考。     

考虑应变局部化的粗粒料剪切损伤力学机制

针对粗粒料的应变软化、剪胀等力学特性,通过考虑以剪切带为标志的应变局部化现象,建立了具有广泛适用性的剪切损伤力学模型。损伤模型采用了包体理论中的剪切带数学简化,基于应变等价原理、Weibull分布,推导了粗粒料的应力-应变关系方程。从剪胀作用的机制出发,提出可以描述剪胀弱化的轴向塑性应变和体积塑性应变的非线性函数关系。结合粗粒料三轴压缩试验中的伺服过程,提出了基于遗传算法的损伤模型参数确定方法。通过开展不同围压下的粗粒料三轴压缩试验,对剪切损伤力学模型进行验证,进一步分析了参数演化对粗粒料强度和变形特征的影响。研究结果表明,考虑应变局部化特征的剪切损伤力学模型可以高精度的模拟粗粒料的应变软化和剪胀等特征,有效揭示剪切带内部变形对试样整体宏观变形的影响机制,模型中剪切带参数和围压的关系与粗粒料细观机制一致,计算得到强度组成与颗粒破碎、重组特征较为吻合。     

隧道掘进机滚刀破岩动态荷载理论模型及试验研究

滚刀荷载的动态信息（如峰值荷载、增长速度以及频率等）对保持全断面隧道掘进机系统稳定、控制刀盘振动等至关重要。目前的破岩力预测公式不足以满足刀盘受力及振动的求解需要。因此,基于离散化建模思路,将传统空腔膨胀理论的一维贯入运动扩展至高维度的回转破岩中,对岩体参数及操作参数对荷载特性的影响进行了研究。并通过多组全尺寸回转破岩试验进行验证。结果表明：安装半径、转速以及贯入度的增大使单位时间内滚刀挤压的岩体体积增多、密实核边界速度升高,导致侵岩荷载的增长速度及频率均升高,荷载变化及刀盘振动更加剧烈。岩体强度的增大会导致荷载峰值及增长速度升高、频率降低。所建立的回转破岩动态荷载理论模型与试验结果相差5%以内,验证了该模型的准确性。     

基于TBM掘进性能和适应性分析的围岩分级方法及应用

煤矿巷道变化的围岩地质条件影响着全断面岩石掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)的推广应用,准确评估煤矿岩体可掘性和岩层TBM适应性对TBM高效施工至关重要。基于对岩体参数和岩体可掘性指标的评价,采用优劣解距离法(TOPSIS)建立了岩体可掘性分级模型,并结合不同地质条件的[BQ]值和TBM利用率的相关性分析,提出了岩层适应性分级模型。以日掘进速度为判断指标,进行岩体可掘性和岩层适应性评估,建立了一套基于TBM施工性能的围岩综合分级方法,采用河南平顶山首山一矿底板瓦斯抽采巷道TBM掘进过程中的工程数据,对TBM围岩综合分级方法进行了现场应用。结果表明：在岩体可掘性等级为Ⅰ级,地层TBM适应性等级为3级的条件下,TBM施工巷道平均月进尺可达到400 m;当TBM利用率不足20%时,极有可能会出现卡机、出渣困难等现场问题。围岩综合分级方法通过利用自动采集的TBM掘进数据和围岩性质的综合分析,能够动态评估TBM在不同围岩地质条件下的施工性能,并为TBM掘进控制参数设计提供了理论依据。     

TBM滚刀磨损研究现状及展望

机械制造技术和经济的发展,促使越来越多的水利、交通和矿山采用全断面隧道掘进机(TBM)进行隧(巷)洞(道)的开挖。TBM刀具的磨损对掘进效率和成本有很大影响,刀具磨损研究对提高刀具耐磨性、提高刀具磨损监测和更换的及时性以及合理预测并控制掘进工期和成本都具有重要意义。从TBM刀具磨损的形式、影响因素、监测方法和滚刀磨损定量预测模型几个方面,综述了国内外TBM掘进过程中滚刀磨损检测与预测相关的研究进展,提出了TBM刀具耐磨性提升、刀具磨损检测和磨损定量预测的研究方向。