氟碳铈钡矿——一种稀土和钡的氟碳酸盐的新矿物

已经知道的稀土和钡的氟碳酸盐矿物有氟碳钡铈矿和黄河矿。1984年在我国某地发现了另一种含稀土和钡的氟碳酸盐矿物,其化学成分和物理性质都与氟碳钡铈矿和黄河矿不同,是一种新的矿物。根据其化学成分命名为氟碳铈钡矿。该矿物不仅具有一定的工业意义,而且也丰富了TRCO3F—BaCO8系列的矿物学内容。     

电热蒸发—电感耦合等离子体原子发射光谱及其在痕量稀土分析中的应用

评述了电热蒸发电感合等离子体原子发射光谱分析（ＥＴＶ－ＩＣＰ－ＡＥＳ）联用技术的新近进展及其在痕稀土元素检测中的应用。从原理、分析性能、方法及应用诸方面对以聚四氟乙烯（ＰＴＦＥ）悬本为化学改进剂的氟化辅助电热蒸发（ＦＥＴＶ）－ＩＣＰ－ＡＥＳ新技术作了全面的介绍,引用参考文献２８篇。     

遥感数据专题分类不确定性评价研究：进展、问题与展望

从遥感数据中提取专题类别信息是当前遥感数据最主要的应用领域之一。由于遥感分类专题信息广泛应用于各种领域，其数据质量受到越来越多的关注。不确定性是评价分类专题类别数据质量最主要的方面。回顾了遥感数据专题分类不确定性评价方法的历史，总结了当前各种评价方法及其指标体系，将这些方法归结为基于误差矩阵的方法、模糊评价方法、像元尺度上的不确定性评价方法和其它方法四大类。对每一类不确定性评价方法及其指标体系的优点和缺点进行了分析和总结，指出从理论方法研究方面，需要优先发展独立于分类方法的像元尺度上的遥感分类不确定性评价模型与指标体系，以及统一的遥感数据分类不确定性评价模型体系研究；在应用研究方面，需要加强优化空间采样设计和不确定性评价过程标准化研究。     

利用遗传算法优化神经网络实现混合像元组分参数的反演

采用热红外多波段遥感数据反演陆面温度(LST),由于波段间信息高度相关,以及难以直接反演混合像元组分温度,使得LST的反演精度和应用价值都受到很大的限制.在建立非同温混合像元热辐射方向性模型基础上指出,热红外多角度遥感提供了反演组分温度的可能性,但是,由于该模型是采用蒙特卡洛方法模拟而建立起来的数值概念模型,采用一般反演方法很难同时提取所有参数信息.为了有效获取各参数信息,使用神经网络模型.由于待反演参数中,组分温度、土壤比辐射率和叶面积指数(LAI)都是多角度辐射亮度的非线性函数,然而,使用经典的误差后传(BP)算法容易陷入局部最优解区域;虽然遗传算法(GA)可以搜索到全局最优解,但在微机上实现算法速度太慢,因此,采用GA训练神经网络,得到网络权重,然后再以GA训练得到的权重作为BP算法的初始权重,继续训练神经网络,直到获得满意结果.这样既可以发挥BP算法快速寻优的特点,又能得到网络权重的最优组合.数值模拟的结果表明,基于非同温混合像元热辐射方向性模型,采用GA优化的神经网络模型反演多维参数效果比较理想.     

渡槽中流体非线性晃动的边界元模拟

应用边界元法分析了流体非线性晃动及其对渡槽的作用效应,将所得结果与线性解析结果作了比较．数值计算表明：流体以较大幅度晃动时,线性模型结果与非线性边界元结果有较大偏差,计算有限幅流体晃动反应宜采用非线性模型．     

感耦等离子体质谱法测定商代原始瓷中的稀土

以混合酸溶样电感耦合等离子体质普法测定了商代古陶瓷中稀土元素,采用Ｉｎ内标补偿测定信号所受的影响,同时讨论了干扰因素及其校正方法。方法经国家一级标准物质分析验证,其分析结果与标准植吻合;经１０次重复测定同一样品,方法的精密度ＲＳＤ在１．６％～７．３％。该方法已用于不同地区的商瓷样品中稀土的测定,并对古瓷的地球化学特征作了探讨。     

矿石中稀土总量快速分离法的改进

半微量量取样,碱熔,掩蔽剂提取,用２０ｇ／Ｌ Ｎａ２ＣＯ３－１ｇ／Ｌ水杨酸钠混合洗涤济洗除在稀土沉淀中的铀和钍,分取制得的试液用偶氮胂ＩＩＩ光度法测定稀土总量。可测范围的质量分数（Ｗ／１０＾－２）为０．０１～１２．００,准确度与ＰＭＢＰ－苯萃取法所得结果相符,精度度（ＲＳＤ,ｎ＝１２）为２．８％。     

扫描电镜—能谱在单个包裹体物质组成研究中的应用

利用扫描电镜－能谱对四川冕宁稀土矿床早期萤石的单个流体－熔融包裹体的成分进行了分析,发现包裹体内流体相离子以Ｎａ、Ｃａ、Ｂａ为主,阴离子以ＳＯ４、Ｆ、Ｃｌ米,有意义的是在包裹体中发现了Ｌａ、Ｃｅ、Ｎｄ等稀土元素,其中矿化元素素铈的含量最高,研究结果进一步证明四川冕宁稀土矿床是一个与盐熔体有关的热液矿床。     

微量元素肥料及稀土肥料应用现状及开发前景

农作物在生长发育过程中所需的营养元素达 16种以上。其中B、Cu、Mo、Zn、Mn、Fe等微量元素及镧系元素 (稀土 )对于提高农作物产量、增强作物抗逆性能、提高作物品质等方面具有不容忽视的作用。在研究开发微肥与稀土微肥的同时 ,对含多种微量元素及稀土的矿肥的研究与开发也应引起足够重视。