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向阳坪铀矿床是近年在苗儿山地区发现的重要矿床,绿泥石化是向阳坪铀矿床重要的蚀变类型和找矿标志。本文对向阳坪矿床发现的铀-绿泥石型矿石的蚀变矿物学特征进行了系统地观察,结合电子探针原位微区分析,查明了绿泥石相关矿物的共生组合关系,获得了其化学定量分析结果,划分了绿泥石的种类及其形成条件,在此基础上探讨了绿泥石性质及其对铀成矿的启示。结果显示,向阳坪铀矿床绿泥石可分为黑云母蚀变型、裂隙充填型、铀矿物相关型和黏土矿物吸附铁镁质转变型4种。铁硅协变图解表明向阳坪矿床主体为铁镁绿泥石,部分为蠕绿泥石,含少量的密绿泥石。据经验公式计算所得绿泥石形成温度变化范围为190~265℃,平均239℃,属中低温热液蚀变,其形成机制包括溶蚀-结晶和溶蚀-迁移-结晶2种。绿泥石化为铀成矿过程提供了所需的环境,促进了铀的活化、迁移并最终沉淀成矿。 相似文献
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在AutoCAD制图平台中绘制地质灾害点分布图时,可利用Excel软件强大的数据处理功能将调查数据进行处理,然后自动批量绘制地质灾害点及其名称注记等内容,从而相对于传统手工标绘方式而言大大提高了图件绘制效率及准确率.同时,该方法可以举一反三地应用到其他制图工作中,诸如自动批量绘制岩土工程勘察中的钻孔平面布置图、钻孔柱状... 相似文献
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用中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集、全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)模式再分析资料,将机器学习特征算法筛选的特征变量作为模型输入数据,运用Catboost模型和以Catboost和随机森林为初级模型、径向基神经网络为次级模型的融合模型预测未来6 h累计降水等级,并应用公平TS评分(Equal Threat Score,ETS)、真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)、混淆矩阵、预报偏差(Bias值)、击中率(Probability of Detection,POD)对预报结果进行检验分析。结果表明:优化变量的输入有利于提高模型的准确率;Catboost模型和融合模型都可以在一定程度上辨别晴雨状况;仅非动力学变量参与的融合模型对雨区预报准确率最高,但容易将暴雨雨区预报得更加广泛。总体而言,融合模型具有更强、更稳定的预报性能,中到暴雨量级预报准确率还待进一步提高。 相似文献
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