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通过对赣南江贝稀土矿床进行岩相学、矿床学和地球化学研究,表明该矿床成矿母岩主要为寻乌岩组变质岩,岩性有变粒岩、片岩和片麻岩,其中云母片岩稀土元素含量最高,是最有利的成矿母岩,属轻稀土富集型母岩,是近些年新发现的1处中深变质岩风化壳离子吸附型稀土矿。矿区呈低缓丘陵地貌,风化壳平均厚度12.33 m,矿体主要赋存于全风化层中,矿体平均厚度4.68 m,SRE2O3品位0.035%～0.122%,属离子吸附型稀土矿。稀土主要来源于易风化的水磷酸盐类矿物和稀土氟碳酸盐类矿物,风化壳化学蚀变指数CIA>90%,表明了强烈的风化作用为矿床的形成创造了有利条件。会昌—安远—寻乌地区中深变质岩广泛分布,具有大型稀土矿成矿潜力。 相似文献
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基于崎岖海底定量校正的时深转换方法 总被引：1，自引：0，他引：1
研究区位于深水低勘探区,崎岖海底等普遍存在,受地震、钻井和速度等资料条件的限制,只能采用去海水的拟合公式法进行时深转换。然而去海水拟合公式法时深转换会因崎岖海底而造成假构造现象,且常规的崎岖海底填平校正方法存在一定的不足。用去海水拟合公式法计算出时转深层位,并比较时转深层位与深度域地震资料的横向构造形态变化,引入了构造形态相似率的概念,建立了崎岖海底填平量化评分模板来对崎岖海底进行填平校正,最后根据最高得分值来确定最佳平滑网格的海底和合适的时转深层位,在一定程度上消除了崎岖海底造成的假构造现象和支持了构造成图的需求。 相似文献
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通过野外地质调查，结合地球物理探测手段，研究两郧断裂郧县盆地段地质与地球物理特征；参照两郧断裂带多个位置采集断层物质的SEM、TL测试成果，并结合本次对断层上断点沉积物OSL测年数据，对两郧断裂该段第四纪活动性进行分析。研究结果表明，两郧断裂在郧县盆地段埋深相对较深；断裂特征主要为逆断层，部分分支断裂显示为正断性质；断裂带最新活动时代为中更新世晚期-晚更新世早期。 相似文献
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研究尼日尔三角洲东部深水区块发现，整个盆地从陆向洋具有3个大的构造分区：伸展拉张区、过渡区和挤压逆冲区。伸展区以大型同沉积断层伴生大量滚动背斜构造为特征，过渡区发育大量泥底辟构造，挤压区以复杂的逆冲叠瓦构造为主。通过分析形成机理，揭示东部深水转换带上M研究区构造特征，按构造的演化特征将该区构造分为泥底辟型、冲断-泥底辟混合型、逆冲型3种类型，提出研究区内的圈闭主要以构造-岩性圈闭为主，为尼日尔三角洲盆地深水勘探提供新的理论指导。 相似文献
57.
针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。 相似文献
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本研究在通渭、兰州、西吉、宝鸡、西安等多个西北典型黄土震陷灾害场地获取原状土样，通过对密度、含水率、孔隙比、塑液限等物理指标的测试，分析其与土体震陷性的关系；通过动弹性模量和阻尼比、动强度、震陷等室内动力特性试验，并结合大量前人研究资料，分析土体性质对岩土震陷灾害的区域性影响。结果表明：1）震陷系数与单一土体物性参数呈正相关或负相关关系，六盘山以西和以东的黄土震陷特性反映了明显的地区变化规律，在相同地震荷载作用下震害东轻西重；2）随着时间的推移，人类的活动增加，改变了土的含水率，导致土体上覆压力增大，在上覆压力的作用下，土体的初始孔隙数量有所减少，其固结程度越来越好，宏观表现为土体的易损性即震陷性减小。 相似文献
59.
针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题，本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值，提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源，进行了地表形变监测与验证。结果表明：①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势，年平均沉降速率相关性达到了0.959，具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比，该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm，说明了该方法的有效性。 相似文献
60.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献