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11.
异化铁还原是湿地土壤和沉积物中重要的生物地球化学过程,也是有机质矿化的主要途径之一。湿地干湿交替等过程会使土壤的氧化还原状态发生改变,影响铁元素及与其相关的元素的迁移和转化。总结了湿地土壤和沉积物中异化铁还原过程及其与碳、磷、硫等元素在生物地球化学循环关键过程中的相互作用,阐述了湿地土壤和沉积物中异化铁还原过程对微量金属元素迁移和转化的影响,分析了影响湿地土壤和沉积物异化铁还原过程的主要环境因子。未来相关研究应集中于湿地土壤和沉积物中异化铁还原微生物分析和纯化、不同有机质形式对异化铁还原过程的影响以及异化铁还原对土壤有机质矿化的贡献。 相似文献
12.
道路场景中路灯数量大、类型多,大场景中路灯详细信息获取是一项繁重的工作。本文提出先验样本集辅助的、基于骨架线缓冲区判别的路灯点云提取及种类识别算法:先根据路灯在车载LiDAR点云中的表达特征,构建路灯模型,并构建路灯先验样本集;再依据数学形态学的理论和方法,提取车载LiDAR点云场景中的杆状地物,在路灯模型及语义规则约束下,得到候选路灯;然后根据候选路灯的参数信息,及已获取路灯的统计信息,从样本集中筛选候选样本;最后基于最小二乘理论的匹配算法,对路灯先验样本与候选路灯点云进行匹配筛选,并基于路灯骨架线信息构建的双重缓冲区,对候选路灯进行判别分析,实现路灯的提取和种类识别。试验表明,该算法对于遮挡少、数据相对完整的路灯提取准确度为95.2%,对于遮挡严重、点云密度低、数据完整性差的路灯提取准确度为78.0%,验证了该算法对大场景中路灯详细信息提取的稳健性。 相似文献
13.
基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引:8,自引:3,他引:5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
14.
新疆准噶尔盆地东部卡拉麦里地区发育我国典型的A型花岗岩型锡矿.通过对该区卡姆斯特和干梁子两个锡矿4个矿化蚀变带的岩相学及地球化学研究,发现矿体和致矿岩体是同源岩浆演化的结果,矿体是岩浆分异演化末期向流体演化过程中形成的.矿床的蚀变分带模式可分为两种:(1)(红色)细粒黑云母花岗岩→云英岩化细粒花岗岩→含锡石英脉;(2)细粒黑云母花岗岩→含锡云英岩→含锡石英脉.其蚀变带中岩石的地球化学组分总体迁移规律为:SiO2迁入,Na2O、K2O迁出,Fe2O3总体表现为迁入,Th/U值不断降低,表明硅化和碱交代作用贯穿整个成矿过程,成矿环境由碱性向酸性变化,并伴随氧逸度的升高.F、Cl、W、Cu、Bi、In、Pb、Rb、Nb、Ta等元素与成矿元素Sn的迁移、富集和沉淀密切相关,其中F和Cl是迁移过程中最活跃的组分,是Sn元素最大的"搬运工",Sn元素的富集与W、Cu、Bi、In等元素迁移呈正相关,反映流体作用与Sn成矿密切相伴,而与Pb、Rb、Nb、Ta等元素的迁移呈负相关,反映致矿岩体自身元素的稀释和带出,Sn的富集和成矿是在岩浆向流体演化过程中完成的. 相似文献
15.
根据高放废物地质处置库概念设计,以北山花岗岩为参考岩性,内蒙古高庙子膨润土为参考缓冲材料,使用数值模拟软件tough2对放射性核素135Cs在处置单元及其围岩中的迁移行为进行了数值模拟研究,考虑放射性核素衰变释热对核素迁移的影响。研究表明:膨润土对核素具有较强的滞留作用,模拟200000年后核素在花岗岩中迁移了1 m左右,且峰值为10-6个数量级;前10 a模型的温度变化最剧烈且温差最大,10 a后模型整体温度开始降低,2 000 a后整体温度接近于初始温度;温度的变化会引起核素迁移速率的改变,但总体温度对核素迁移的影响不大。 相似文献
16.
在海外选区研究阶段,盆地勘探程度极低,资料贫乏,导致常规深水沉积分析工作很难开展。而陆坡形态与陆坡迁移轨迹富含丰富的地质信息,可借助二者的组合对深水沉积进行宏观分析。以二维地震资料为基础,应用陆坡形态-迁移轨迹组合法寻找大型富砂深水扇的有利发育区。A盆地发育上升型、平直型、下降型三种陆坡迁移轨迹类型,其中平直-下降型迁移轨迹对应的陆坡进积距离更大,更有利于发育大型深水扇沉积;同时A盆地发育上凸型、下凹型、直线型和坡坪型四种陆坡类型,上凸型与下凹型陆坡的坡度更缓,宽度更大,更有利于重力流的砂泥分异,从而形成富砂深水扇沉积。将同一时期的大型、富砂深水扇的有利分布区相叠合,重叠区域即为该时期大型富砂深水扇的有利发育区,主要位于盆地东部拐角带与盆地西部。同时应用组合法还可建立盆地漂移期的沉积演化模式,分析漂移期沉积演化历史。 相似文献
17.
芨岭铀矿是中国北方最典型的钠交代型铀矿床之一,文章通过对芨岭矿床ZKJ9-4钻孔深部所见含矿蚀变闪长岩、近矿蚀变闪长岩、远矿蚀变闪长岩、闪长岩原岩地球化学特征和组分迁移计算及矿体中心部位的淡粉红色方解石脉流体包裹体特征、均一温度、盐度和激光拉曼光谱研究,认为芨岭钠交代型铀矿床的成矿流体含有大量碳酸铀酰络合物[UO_2(CO_3)_2]~(2–)和[UO_2(CO_3)_2]~(4–)的同时还含有丰富的SiO_2、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Fe~(2+)、Mn~(2+)、∑REE、U、Th、Ga、Sr、Zr、Ba、Rb、Nb、Mo、Cd、Sn、Hf、Ti、Ta、CO_2、H_2S和CH_4等组分,成矿流体具有较强的还原性,并对MnO、K_2O、Cr和Co具有较强的交代溶蚀作用。成矿流体是起源于岩浆演化晚期的再平衡岩浆水,热液温度为(300±20)℃,盐度为2.99 wt%~4.57 wt%NaCl,密度为0.75~0.77 g/cm~3。流体沸腾是芨岭钠交代型铀矿成矿物质的早期卸载机制,晚期成矿流体中加入了大量的大气降水,流体混合作用进一步促进了成矿物质的卸载。 相似文献
19.
精确识别和定位中强地震序列中的微震事件对于准确判定发震构造具有重要的意义。文章对2022年1月8日发生在青藏高原东北缘的青海门源MS6.9地震序列进行精定位及微震检测研究。首先运用双差定位法对2022年1月8—16日由中国地震台网中心记录的1 010个门源地震序列原始目录进行重定位,得到404个精定位地震目录。分别采用原始地震目录(CENC)和双差重定位目录(HypoDD),对震源区150 km范围内9个台站的连续波形数据进行微震检测。结果表明,基于CENC目录识别的余震个数是原始目录地震数量的3.0倍,基于HypoDD目录识别的地震个数是原始目录的2.1倍,是HypoDD目录的5.8倍;两种地震目录的微震检测均使得ML震级完备性从1.7级降低至1.1级。新的地震目录空间位置显示,主震发生后余震主要沿托莱山断裂向西侧扩展,8分钟以后,在托莱山断裂和冷龙岭断裂均发生破裂。根据本研究获取的更高空间分辨率的地震序列,同时结合震源机制解,认为2022年门源MS6.9地震初始破裂位于近E-W向的托莱山断裂,并触发了NW-SE向的冷... 相似文献
20.
随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层参数预测方法,并使用64口井的测井数据进行储层参数预测效果分析.结果表明,使用迁移学习后,渗透率模型预测效果最高可以提升58.3%;含水饱和度模型预测效果最高可以提升近40%,且最大可以节省60%的计算资源;以孔隙度预测模型为基础模型时更适合使用参数冻结的训练方式,以孔隙度含水饱和度联合预测模型为基础模型时更适合使用参数微调的训练方式. 相似文献