表面接触角的测量及表面张力在宝玉石鉴定中的应用

表面张力是固体表面重要的物理化学参数之一,其大小与温度和界面两相物质的性质有关。基于Young方程的推导,使用接触角测量法计算固体表面张力已被广泛应用于表面科学和工程领域。宝玉石材料大多具有光洁的表面,在接触角测量的准确性方面较其他表面不均一的固体材料具有明显的技术优势。本文运用现代仪器(FTA200动态接触角测量仪)测量了15个天然和合成宝玉石品种(钻石、合成碳硅石、合成立方氧化锆、碧玺、托帕石、翡翠、琥珀等),以及经覆膜和充填2种处理方法的宝玉石样品(镀膜钻石、覆膜托帕石、覆膜翡翠、覆膜琥珀、充填碧玺)的表面接触角,并运用公式计算其表面张力。测试数据表明,不同品种宝玉石的接触角数值存在差异,如钻石的接触角值为56.68°,其仿制品立方氧化锆的接触角值为37.79°;覆膜处理与未经覆膜处理的天然宝玉石的接触角数值差异明显,如琥珀的接触角值为92.49°,覆膜琥珀的接触角值为66.49°;充填处理宝玉石接触角的测试由于控制液滴的大小受条件限制操作难度较大,测试结果不能准确表达为裂隙中充填物的接触角数值,故充填处理的宝石不宜采用此方法进行区分。研究表明,对于部分宝玉石品种和覆膜处理宝玉石,其表面接触角及表面张力数值差异显著,可以作为宝玉石品种的辅助鉴定依据;尤其是运用接触角的差异对于宝玉石鉴定具有较好的判别性,能够对不同品种的天然宝玉石与表面覆膜的宝玉石样品进行有效区分。与常规宝石检测方法(如红外光谱、折射率测量方法)对比,接触角测量方法具有测量准确、操作简便,不破坏样品的特点,符合宝玉石无损鉴定的基本原则,且能够安全快速地测量高折射率宝石,可以解决宝玉石表面覆膜等与表面物性相关的检测疑难问题。     

X射线衍射和电子探针技术在矿物药雄黄鉴定及质量评价中的应用

雄黄是我国常用的矿物类中药,由于晶体空间结构不同,可分为α雄黄(AsS)和β雄黄(As4S4)。雄黄受氧化作用会产生剧毒物质砒霜(As2O3),其中β雄黄因空间结构关系更易被氧化,因此对矿物药雄黄的成分鉴定和质量评价具有重要的意义。常用的分析雄黄中砷及其他元素的方法(原子吸收光谱法、电感耦合等离子体质谱法、高效液相色谱-质谱法等)是通过测定总砷、价态砷和其他相关元素实现对雄黄的鉴别和有害成分的检测,分析过程复杂,试剂消耗大,需对样品进行破坏,而且不能直接对矿物结构进行判定。本文采用薄片鉴定、X射线衍射和电子探针对来自代表性生产地贵州思南和湖南石门的6种药用雄黄样品进行鉴别和质量评价。首先通过薄片鉴定初步确定雄黄样品的主要成分及伴生矿物,进一步利用X射线粉晶衍射和电子探针技术对雄黄的主要成分、伴生矿物进行半定量分析,再利用电子探针研究雄黄中As、S、O等元素的赋存状态,在这些技术综合鉴定的基础上,对收集的雄黄进行质量评价。分析结果显示:产自贵州思南的1号矿药由石英(82.8%)、方解石(9.5%)和白云石(7.7%)组成,2号矿药由α雄黄(64.7%)和石英(35.3%)组成;产自湖南石门的6号矿药由β雄黄(86.5%)和电气石(13.5%)组成,3号和4号矿药由α雄黄单矿物组成,5号矿药由β雄黄单矿物组成,3号、4号和5号三个样品中As含量大于70%,符合药典规定;电子探针分析样品中均未检测到砒霜,总体上表明湖南产的雄黄品质较高。研究表明,X射线粉晶衍射法利用了衍射图谱与晶体结构的一一对应性,找到不同矿物药样品的专属特性,而对于多组分矿物药样品,只要混合组分恒定,其衍射图谱就相对稳定,具有指纹特征;电子探针利用As、O等元素的赋存状态,可以有效地对雄黄的质量进行评价。X射线衍射和电子探针技术的结合用于鉴定雄黄矿物药是一种极为有效、可行的办法,与传统方法相比更为快速、经济。     

墨绿色仿翡翠品的宝石学特征

我国玉器市场的繁荣发展,使得玉器优劣并存,导致大量墨绿色“石材”充斥市场,充当翡翠销售.在广东玉器加工批发集散市场上收集了多种墨绿色仿翡翠原料,挑选具有代表性的4件原料进行测试分析.通过宝石显微镜观察、折射率、密度以及红外光谱、X射线粉末衍射、偏光显微镜薄片鉴定等测试方法进行对比研究.该4件样品的密度、折射率与翡翠一致,红外反射光谱与绿辉石非常相似,但其结构特征、矿物组成明显区别于翡翠.综合国标判定,该4件样品均为仿翡翠品.笔者提醒,常规宝石学测试和红外光谱测试不易区分此类制品,而加强基础性研究、提高镜下鉴定能力是防范检测风险的有效途径.     

新疆比勒提地区断裂构造磁异常信息提取及解释简

比勒提地区位于新疆西南天山,以该区1∶50000高精度磁测数据为基础,采用解析延拓、方向导数等技术手段提取与断裂构造有关的磁异常信息,对区域内构造进行识别,结合标本物性参数统计,对引起磁异常的原因进行分析。对区域磁异常向上延拓及求一阶导数后进行对比,圈定4个特征异常带A1~A4,结合地质资料,识别出4条断裂构造FW1~FW4,FW1和FW2对应喀拉铁克断裂及其次级断裂,FW3为构造动力作用产生的强片理化带,FW4为隐伏断裂,表明高精度磁法测量在本区能有效识别断裂并反映其分布。     

农业种植规模与降水量变化对农用地下水开采量影响识别

以石家庄平原区作为研究区域,运用相关分析及回归分析阐明农用地下水开采量与降水量及小麦—玉米种植规模之间的关系。降水量与农用地下水开采量之间的相关系数较小,但作为农作物需水的重要水源,降水量通过影响农业地下水开采强度影响地下水开采总量。农业地下水开采强度在丰水年时明显减小,在枯水年时明显增大。小麦和玉米作为主要的耗水型作物,其种植面积与农用地下水开采量关系密切,随小麦—玉米种植面积的增加(减小),农用地下水开采量表现出明显的增加(减小)趋势。1981年之前,小麦—玉米种植面积每增加1×104 hm2,农用地下水开采量平均增加0.69×108 m3;1981年之后,小麦—玉米种植面积每增加1×104 hm2,农用地下水开采量增加0.23×108 m3。     

Parameter identification for lined tunnels in a viscoplastic medium

This paper is dedicated to the identification of constitutive parameters of elasto‐viscoplastic constitutive law from measurements performed on deep underground cavities (typically tunnels). This inverse problem is solved by the minimization of a cost functional of least‐squares type. The exact gradient is computed by the direct differentiation method and the descent is done using the Levenberg–Marquardt algorithm. The method is presented for lined or unlined structures and is applied for an elastoviscoplastic constitutive law of the Perzyna class. Several identification problems are presented in one and two dimensions for different tunnel geometries. The used measurements have been obtained by a preliminary numerical simulation and perturbed with a white noise. The identified responses match the measurements. We also discuss the usage of the sensitivity analysis of the system, provided by the direct differentiation method, for the optimization of in situ monitoring. The sensitivity distribution in space and time assess the location of the measurements points as well as the time of observation needed for reliable identification. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

D-InSAR与随机森林模型耦合的活动性滑坡识别方法探究

灾害的早期识别是防灾减灾领域的关键技术。文中以甘肃省舟曲县为例,利用2018年1月－2019年1月Sentinel-1A雷达卫星降轨数据和2021年5月Sentinel-2光学遥感影像数据,通过D-InSAR技术获取研究区地表形变信息,利用随机森林模型识别潜在的滑坡体。结果表明：使用已有的滑坡数据集,采用随机森林模型能够较好地识别出潜在滑坡体。潜在滑坡点分布位置均位于地表形变量大的区域。舟曲县整体形变沿东西向发生,主要分布于舟曲县东北和西南方向,与潜在滑坡点高度重合。识别出的潜在滑坡点（立节乡北山滑坡）,年形变量达到0.12 m,于2021年1月18日发生滑坡,该滑坡典型案例也印证了文中方法的有效性。     

中国东北浅覆盖区地质填图物化探信息协同辅助技术

针对中国东北浅覆盖区地质露头少、填图效率不高、精确度和准确度较低的问题,开发了物化探信息协同辅助技术并应用于地质体类型的识别。在以覆盖层较薄、面积广大、物理风化为主、土壤位移较小为特点的东北森林沼泽浅覆盖区,利用土壤化学成分和航磁信息识别下伏地质体是可行的。基于这一前提,可将指定研究区划分为一定数量的统计单元,在各单元内,通过数学统计方法产生众数、宽度、变化频率、偏度、峰度等航磁特征参数并将其标准化,将化探指标酸度、碱度、钙含量、铝含量、钙镁含量、硅铝含量、镁铁含量、微量元素含量等特征参数标准化;然后采用逐级分类的方法,每级选择有效的物化探特征参数,在当前级别上实现单元划分并将数据分为不同数据集,在下一级别划分时重新有针对地选择参数,分别对各数据集进一步分类,直到分类结果对应较明确的地质填图单元,并最终编制出解译图。以黑龙江省大兴安岭地区某典型森林沼泽浅覆盖区为例进行了方法验证,将结果与已知地质信息比对分析,认为地质体单元识别结果与已知信息基本吻合,使得地质体类型识别更精确,边界更清晰,可为区域地质研究提供新线索。     

模糊识别的隶属原则及其应用

由于模糊识别之最大隶属原则,在实际应用中存在着某种上程度上的不足。本文提出了加势隶属原则、积势隶属原则及加权加势隶属原则、加权积势隶属原则。以此可综合考虑各种变量因素,并在最大限度上综合利用各种变量因素间的信息,以达到模糊识别的最佳效应。     

Application of PSO-LIBSVM in Recognition of Potassium Salt Deposits

The shortage of potassium salt seriously restricts the development of China's agriculture. Increasing the exploration and development of potash will help improve the self-sufficiency of potassium in China. With rich potassium salt resources, Sichuan basin is one of the most important research areas for potash exploration and development in China. Polyhalite is an important solid potassium salt mineral in Sichuan basin, often intercalated in rock minerals such as anhydrite, rock salt and dolomite. Aiming at the problem that conventional log interpretation methods are difficult to accurately identify polyhalites, this paper proposed a new Support Vector Machine (SVM) recognition method based on Particle Swarm Optimization (PSO) to classify polyhalites in Sichuan basin. Based on particle swarm optimization and support vector machine theory, combined with logging interpretation theory, the effective data sensitive to polyhalite logging response were selected as input samples to generate training sets and test sets randomly. The Radial Basis Function (RBF) parameters were optimized by particle swarm optimization, and the classification and prediction model of polyhalite was established. Compared with mud logging results, the recognition accuracy of SVM model based on particle swarm optimization reached 97.5758%, which is obviously better than that of SVM model optimized by cross validation method in recognition accuracy and speed. The results show that the model has broad application prospects in potash exploration in Sichuan basin.