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101.
102.
内蒙古自治区碾子沟钼矿床地处华北地台北缘西拉木伦钼成矿带西段,为一典型的中型石英脉型钼矿床。该钼矿床矿脉(体)主要产于燕山早期二长花岗岩-钾长花岗岩内NNW、NW向断裂构造体系之中,成矿作用过程经历了黄铁矿±辉钼矿+石英(Ⅰ)、辉钼矿+黄铁矿±黄铜矿+石英(Ⅱ)、黄铜矿+黄铁矿±闪锌矿+石英(Ⅲ)及石英±方解石(Ⅳ)4个阶段。系统的流体包裹体岩相学、包裹体组分析、包裹体显微测温研究表明,矿床初始成矿流体为高温、中低盐度(490~550℃,盐度(w(NaC1))2%~10%,50~62 MPa)均匀的NaCl-H2O体系热液,δ18OH2O-SMOW(2.21‰)及δDH2O-SMOW(-68.9‰)表明其主要来源于岩浆热液;成矿流体上升并不断汇聚于容矿断裂空间,伴随温度、压力降低(380~460℃,26~40 MPa→360~420℃,25~30 MPa)而进入两相不混溶区,流体开始发生沸腾→强烈沸腾作用,导致成矿元素Mo大量沉淀富集成矿,成矿晚期残余流体与大气降水混合(δ18OH2O-SMOW为-2.41‰~2.51‰,δDH2O-SMOW为-110.1‰~-105.5‰),矿床属燕山早期中高温岩浆热液型钼矿床。 相似文献
104.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。 相似文献
105.
基于计算流体力学软件的三维数值模拟技术,分析了碟形越浪式波能发电装置的越浪性能,通过构建基于水气两相VOF(Volume of Fluid)模型的三维数值波浪水槽对该装置进行三维数值模拟研究,数值计算结果与物理试验结果相互对比验证较为吻合,验证了所构建的三维数值波浪水槽的可靠性,通过考察装置的坡度、导流叶片个数、干舷高度对越浪性能的影响确定装置的最优结构参数。结果表明,在装置的斜坡面边缘增加回流板可减少波浪的反射,提高装置的越浪性能。在数值模拟中将装置的斜坡面边缘处安装回流板对碟形越浪式波能发电装置参数进行优化,通过分析回流板的长度对装置越浪性能的影响来探索最优回流板长度。 相似文献
106.
针对目前"数字海底"建设中存在海底调查数据集成管理与三维可视化表达不足等问题,本文采用GIS技术,以黄河水下三角洲埕北海域为研究对象,利用地理空间数据集成理论与三维建模方法,建立了埕北海域三维海底空间数据库,实现了研究区域地形数据、地层数据、钻孔数据、表层沉积物数据的有效组织管理与可视化,并在此基础上,采用ArcGIS Engine 10.0,结合.NET平台,在Visual Studio 2010开发环境下,利用C#语言进行了二次开发,实现了基于C/S (Client/Server)架构的三维海底虚拟仿真系统的开发,设计了一套面向埕北海域的三维海底虚拟仿真原型系统。 相似文献
107.
108.
该文以四川省会东县某公司小沟头尾矿库建设规划为研究案例,探究无人机摄影测量技术在该领域的适用性。与传统GPS-RTK测量数据相比,无人机摄影测量的水平和高程中误差为0.311m、0.304m,满足矿山尾矿库建设规划运用需求。通过分析,无人机摄影测量具备以下特性:(1)外业工作时间低于传统测量数倍,工作效率具备明显优势;(2)高精度DOM能更方便地辅助尾矿库周边区域地物识别与标注;(3)地表高程数据受地物直接影响,能真实反映地表起伏;(4)三维可视性强,可辅助实现尾矿库3D规划展示和堆积核算。实验表明,无人机摄影测量技术能有效辅助尾矿库建设规划以及安全风险评价,可为有关管理部门实施矿山合理建设和生产提供技术支撑和执法依据,具备良好市场运用前景。 相似文献
109.
针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。 相似文献
110.