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601.
在我国固体矿产地质勘探中,金刚石钻进是一种主要的钻进方法。金刚石钻进时,破碎岩石是靠镶在钻头胎体中的金刚石底出刃完成的。随着钻孔的加深和孔底岩石的破碎,金刚石底出刃被磨损,直接影响机械钻速和钻头进尺,直至钻头报废。因此对钻头金刚石出刃磨锐问题,应该给予充分注意。俄罗斯Спирин В.И.教授等利用电化学原理对钻头底出刃进行锐化处理,以提高机械钻速和钻头进尺,基于此原理研制了野外用轻便式电化学锐化处理金刚石钻头的设备,工程应用验证,取得了很好的技术经济效果。 相似文献
602.
胶州湾表层沉积物中甲藻孢囊的分布 总被引:3,自引:0,他引:3
为了解胶州湾表层沉积物中甲藻孢囊的分布特征,于2015年7月采集胶州湾12个站位的表层沉积物进行甲藻孢囊分析,共鉴定甲藻孢囊37种(分属5个类群)和2种未定种,包括自养型20种和异养型17种,优势种为膝沟藻。其Shannon-Wiener多样性指数[H′(log2)]介于2.84—3.91,平均值为3.42;均匀度指数介于0.75—0.98,平均值为0.88,总体值较高。胶州湾海域各站位的甲藻孢囊丰度介于96—969cyst/g DW(干重),平均丰度为401cyst/g DW,呈现出临近湾口处丰度较高,而湾内较低的空间分布差异特征。尤其值得注意的是,有两种产虾夷扇贝毒素(Yessotoxin,YTX)甲藻[具刺膝沟藻(Gonyaulax spinifera)和多边舌甲藻(Lingulodinium polyedrum)]的孢囊和3种产麻痹性贝类毒素(PSP)甲藻[塔玛/链状亚历山大藻(Alexandrium catenella/tamarense)、微小/相似亚历山大藻(A.minutum/affine)和链状裸甲藻(Gymnodinium catenatum)]的孢囊在胶州湾海域大多数站位均有分布,尽管其数量不高,但其广泛的分布范围仍需引起我们的重视。 相似文献
603.
随着”精准扶贫”工作的进行,全国进入了“后扶贫时代”,如何巩固精准扶贫成果、防止返贫成为目前的重中之重。本文以四川省广元市乡镇为研究单元,用空间分析方法分析该市的贫困空间分布特征;采用地理探测器法方法,对各县区进行贫困诱因分析,并提出应对策略,结果表明:1)贫困人口和贫困村分布具有不平衡性,集中分布在人口较多的苍溪和剑阁县。2)贫困人口分布具有很强的空间依赖性,表现为空间聚集状态,且与地形条件密切相关。3)致贫和返贫因素复杂,农业生产条件较差、自然灾害频发、劳动力素质较低和社会保障不足是影响贫困人口分布的主要因素,也是致贫的主要诱因。建议加强保障,发展特色产业,从根源上解决贫困内因。 相似文献
604.
研究了野外现场快速准确测定铀矿石中铀的三辛基氧膦(TOPO)萃取α计数法。目前野外现场铀的测量主要采用γ谱法,即利用铀子体的γ射线强度来计算铀的含量,当样品中铀镭处于不平衡状态时,γ谱法测铀存在着较大的测量误差。本文将铀的核性质与化学性质结合起来,采用密闭酸溶法快速溶解样品中的铀,酸溶后的样品不经分离直接在溶样罐中用TOPO萃取,进而测定样品中铀产生的α射线强度获得铀的含量,避免了γ谱法的不足。方法检出限为铀含量2.41μg/g;当铀含量为大约为100μg/g时,测量相对偏差为5.93%;铀的测定范围为7.23μg/g~n%。密闭酸溶法试剂用量少,溶样速度快,且对环境和操作人员污染小;酸溶后的样品用TOPO萃取2 min后即可达到萃取平衡,铀萃取效率在97%以上;所需的仪器设备可以车载形式用于野外现场铀矿石中铀的准确测定,野外应用操作简单、快速、精密度和准确性较高。 相似文献
605.
地磁台站和地磁卫星能观测到饱含钠、氯离子运动海水切割地球主磁场产生的感应磁场数据.计算潮汐感应电磁场的三维高精度空间分布是从潮汐电磁数据中获得海洋底部电导率结构的关键,更是设计与优化地磁台站、电磁卫星轨道的重要依据.现有的潮汐(或运动海水)感应电磁场正演计算方法普遍存在难以精确模拟真实海岸线、不均匀陆地与海水表层、复杂地球深部结构影响的问题,从而降低潮汐感应电磁数据的解释水平.为解决此问题,本文开发了一种基于四面体单元的潮汐感应电磁场矢量有限元计算方法,具备精确模拟真实海岸线、不均匀陆地与海水表层、复杂地球深部结构影响的能力.首先,推导了运动海水感应电磁场满足的边值问题,结合四面体单元,利用矢量有限元计算方法求解了运动海水感应电磁场.然后,利用最新的海洋深度与海底沉积层模型,建立了包含真实海岸线、不均匀陆地与海水电导率分布的地球三维电导率模型,以M2潮汐激励源为例计算潮汐感应电磁场,通过与球谐有限元和积分方程结果的对比,来验证本文方法的正确性.最后,利用计算的高精度M2、N2和O1潮汐感应电磁场信号... 相似文献
606.
针对现有通过检测窗户角点实现窗户检测方法中存在窗户误检的问题,该文在窗角点分组阶段,以建筑物立面窗户的分布规律及其自身的几何结构特征为依据,提出一种参数自适应的窗角点分组方法。该方法是在使用深度学习方法获取窗户4个角点坐标的基础上,结合窗户角点及其连线的空间位置关系、平行垂直关系,建立窗角点分组判别依据,实现对窗角点检测结果的准确划分,进而得到有效窗户检测结果。为验证该方法的有效性,选用4个公开数据集进行窗户检测实验,结果表明:该方法可有效支持多类图像数据、实现全自动化运行,且与现有方法相比,具有更高的检测精度。 相似文献