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51.
广东省铜矿床具产地分散、类型多样、储量集中的特点。以八个典型铜矿床为例,探讨铜异常及其元素组合特征,得出:1铜富集部位对已知矿的反映较好;2规模相似的不同类型铜矿床,其铜异常面积相近,但铜平均含量差异较大;3斑岩型铜矿的Cu、Mo、Sb组合,岩浆热液型、矽卡岩型、复成因型铜矿的Cu、Pb、Zn、Ag、Cd、Bi、Mo、W、Sn、Mn组合,火山岩型铜矿的Cu、Pb、Zn、Cd、Ag、As组合较稳定。这些结论为进一步了解广东省铜矿的成矿规律及开展地质勘查、地质评价工作提供了一定的科学依据。 相似文献
52.
班康姆铜金矿床是近年来发现的大型铜金矿床,矿体主要赋存于中基性火山岩之中,其微量元素特征、玄武岩类的Ti-Zr-Y、Ti-Zr判别图、花岗岩类在Nb-Y(A)、Rb-(Y+Ta)判别图均表明成矿构造环境为岛弧环境,火山岩属于中钾钙碱性系列.岩浆岩稀土总量较低,标准化模式曲线均为略富集轻稀土的平坦型,Eu几乎不存在异常,说明火山岩、侵入岩为同源不同期的产物,岩浆热液来源于地幔或下地壳,热液活动划分为火山喷发期、热液叠加期,其成矿物质来源于安山岩,矿(化)体受NNE断裂构造、岩浆岩控制,矿床类型为与岩浆岩密切相关的复合型热液矿床. 相似文献
53.
采用室内人工模拟降雨方法,研究了陕北风沙区含砾石工程堆积体边坡的产流产沙过程。结果表明:①砾石存在改变了坡面入渗速率,径流系数受入渗速率的影响,随砾石含量的增加先线性递减后线性递增,并在10%砾石含量处存在阈值;径流系数随降雨强度的增加线性递增。②含砾石堆积体坡面流速较纯土堆积体降低,且随雨强增大,砾石延缓径流流动的作用越显著;雨强对径流流速的影响随砾石含量增加持续减弱。③土壤剥蚀率在产流24~33 min后显著增加,砾石主要对显著增加后的平均剥蚀率产生影响。④雨强1.0 mm/min时,砾石存在促进降雨侵蚀,产沙量增大;雨强大于1.0 mm/min时,砾石具有显著的减沙效应。 相似文献
54.
以扎龙湿地龙泡子为研究对象,利用58个实测水深数据和季相最接近的Quick Bird数据,建立湖泊水深的反演模型。探索性地建立了单波段和多波段组合的线性(多元)回归模型、指数模型、二次多项式模型、微分模型和对数模型等;通过对比模型的决定系数R2,比较模型精度;线性模型、对数模型、指数模型和幂指数模型的R2小于0.5,而二次多项式模型和多元线性回归模型的R2大于0.5,精度相对较高;筛选出拟合度较高的模型,用20个实测验证样本,采用相对误差和均方根误差进行模型精度评价;最后,利用精度较高的模型,进行龙泡子水深反演计算。水深反演结果表明,用选出的模型反演得到的龙泡子水深基本一致,为170~200 cm,即使有稀疏的水草覆盖,依然可以表现出水深渐变的趋势。以蓝、绿、红和近红外波段多光谱遥感反射率为自变量,建立的线性湖泡水深反演模型y=123.990-3.332B1+183.859B2-237.133B3-37.143B4(y为水深;B1、B2、B3和B4分别为蓝、绿、红和近红外波段的水体反射率),能较好地反演扎龙湿地湖泡的水深。 相似文献
55.
56.
57.
58.
卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
59.
为解决我国高瓦斯煤层渗透性差导致瓦斯抽采率低的难题,利用超临界二氧化碳强扩散和溶解增透等独特优点,采用自制三轴渗透实验装置,开展不同温度下超临界二氧化碳作用后煤的宏观增透实验,在宏观增透实验基础上进行煤微观扫描成像实验。结果表明:恒定体积应力和孔隙压力条件下,不同温度超临界二氧化碳作用后,煤的渗透率较增透前提高一个数量级,但在二氧化碳的超临界温度范围内,煤的渗透率随温度增加呈负指数变化规律。超临界二氧化碳作用后,煤微观孔隙率较增透前提高两个数量级,随着温度增加,煤微观孔裂隙的演化速率减慢,孔隙率随温度增加呈负指数变化规律。宏微观实验数据同时表明,煤宏观渗透率随微观孔隙率增加而增大。超临界二氧化碳增透过程中,孔隙压力对低渗透煤层的增透效果起主控作用。 相似文献
60.
利用1979~2019年NCEP/NCAR再分析资料和中国地面基本气象要素日值数据集(V3.0)的气温和降水资料,首先定义了客观表征冬季青藏高原南北两支绕流变化的指数,然后分析了其不同的变化特征,并采用相关分析、合成分析等方法初步研究了青藏高原南北两支绕流异常变化对中国气温和降水的影响机制。主要结果有:(1)青藏高原冬季北支绕流和南支绕流之间呈显著的负相关;北支(南支)绕流强、南支(北支)绕流弱时,对流层中低纬度地区从高原西部到我国东部沿岸为一个大范围的异常反气旋式(气旋式)环流系统,500 hPa高原的中部为一个异常反气旋(气旋)环流中心。(2)青藏高原冬季南北两支绕流的变化对中国冬季天气气候有显著影响。当青藏高原北支绕流强(弱)时,中国除东北是气温偏低(高)、降水偏多(少)外,河套、青藏高原及长江以南则是气温偏高(低)、降水偏少(多);当南支绕流强(弱)时,中国气温普遍偏低(高),东北及新疆北部是降水偏少(多),南方大部分地区是降水偏多(少)。(3)分析高原绕流异常变化对中国天气气候的影响机制表明:当青藏高原北支绕流强、南支绕流弱时,中国东部35°N以北的对流层中都是异常西北风,35°N以南都是异常东北风,受高原异常纬向绕流影响,对流层大气为明显的“正压结构”;相应的对流层底层从南到北为一致的异常西南风,850 hPa以上35°N的之间为反气旋式切变和下沉运动异常,300 hPa以下异常偏暖,这些条件加强了下沉增温,导致中国东部气温偏高、降水偏少。当青藏高原南支绕流强、北支绕流弱时,对流层中的纬向风异常则为明显的“斜压特征”,异常西风呈现为从对流层低层到高层、低纬度到高纬度的倾斜的带状特征,其下方自华南近地面到华北200 hPa的“三角形”状异常东风,配合相应的经向风异常和华南到华北的异常上升运动,低层为“三角形”状的异常冷气团向南切入到中国南海,中上层为异常偏暖的西南气流在冷气团上自南向北爬升到中高纬度地区,导致中国大范围的气温异常偏低、降水偏多。 相似文献