哀牢山南段长安金矿地质特征及找矿方法研究     

李华  王永华  张星培  艾斯卡尔  周一敏 《地质学报》2015,89(6):1085-1098

长安金矿位于哀牢山成矿带南段,是该成矿带上新近发现的又一大型金矿床。该区为哀牢山地体边缘地壳增生带,主要由深变质岩系组成,区内构造断裂发育,对岩浆活动和成矿作用有显著影响。本文总结了长安金矿的地质特征,并以该区的控矿断裂F6为主要研究目标,以地层岩性电性特征作为约束条件,分别展开了磁法、激电、瞬变电磁和大地电磁等综合物探手段的试验研究。研究结果表明,磁法对于该矿找矿效果不明显,瞬变电磁和大地电磁测深反演的电阻率低阻体,准确界定了控矿断裂F6的位置、倾向、断距以及深部延伸情况,通过激电异常可大致判断矿体的位置。所以在长安金矿区下一步的深部隐伏矿勘查中,结合瞬变电磁、激电、大地电磁等地球物理方法,辅以土壤化探异常进行约束,可以达到快速有效找矿之目的。  相似文献   

深层白云岩储层油充注对孔隙保存作用研究     

朱东亚  张殿伟  张荣强  冯菊芳  何治亮 《地质学报》2015,89(4):794-804

受震旦纪末期桐湾运动影响,四川盆地震旦系灯影组白云岩因遭受大气降水岩溶作用而发育了丰富的溶蚀孔隙。虽然经历了漫长的埋藏成岩演化过程,深层灯影组白云岩中仍见有丰富的储集空间未被成岩矿物充填而保存下来。通过对钻井及野外剖面进行系统岩石矿物学研究发现,储集空间保存段是灯影组上部的沥青显示段;而没有沥青的下部白云岩中的孔隙空间多被白云石等成岩矿物所充填。对林1井研究发现,上部沥青发育段白云岩储层孔隙度多大于3.0%,最高可达10.6%,平均为4.0%;但下部沥青不发育的自生白云石充填段孔隙度一般都小于3.0%,平均为1.95%。下部白云岩段溶蚀孔洞中自孔洞边缘向中心,所充填的白云石中流体包裹体均一温度从120℃逐渐增加至238℃;电子探针分析Fe、Mn平均含量从0.063%和0.025%逐渐升高至0.35%和0.108%;氧同位素组成δ18 OVPDB从-6.8‰逐渐降低至-11.2‰;表明了下部沥青未充填段成岩充填作用在埋藏过程中持续进行。油气充注改变了白云岩储层中的成岩流体环境并抑制了成岩矿物的形成;在后期埋藏过程,油逐渐转变成沥青覆盖在孔洞壁周围,也抑制了成岩矿物的沉淀形成;因而在现今沥青存在的深层白云岩储层中仍有丰富的孔隙空间保存下来。  相似文献   

河南省栾川县红庄-元岭金矿床原生晕轴向分带特征及深部成矿远景评价     

周顶 《地质与勘探》2015,51(6):1126-1137

红庄-元岭金矿床位于豫西熊耳山金及多金属成矿带南亚带上,是近年来发现的中型金矿床。通过对该矿床地质特征、成晕元素共生组合及分带特征的研究,认为该区原生晕分带序列整体为正常序列,49号勘探线中存在前缘晕元素与近矿晕元素叠加共存的现象。地球化学参数反映了该区成矿具多期多阶段的特点,部分参数在深部有向高值转折的趋势,Au及近矿晕元素异常规模向深部具有增大趋势,表明深部有一定找矿潜力。结合原生晕轴向序列特征及地球化学参数、异常规模随深度的变化特征,认为浅部找矿的重点应放在海拔约400m以上,攻深找盲的重点应放在海拔300m以下。  相似文献   

Data selection using support vector regression     

Michael B.RICHMAN  Lance M.LESLIE  Theodore B.TRAFALIS  Hicham MANSOURI 《大气科学进展》2015,32(3):277-286

Geophysical data sets are growing at an ever-increasing rate, requiring computationally efficient data selection(thinning)methods to preserve essential information. Satellites, such as Wind Sat, provide large data sets for assessing the accuracy and computational efficiency of data selection techniques. A new data thinning technique, based on support vector regression(SVR), is developed and tested. To manage large on-line satellite data streams, observations from Wind Sat are formed into subsets by Voronoi tessellation and then each is thinned by SVR(TSVR). Three experiments are performed. The first confirms the viability of TSVR for a relatively small sample, comparing it to several commonly used data thinning methods(random selection, averaging and Barnes filtering), producing a 10% thinning rate(90% data reduction), low mean absolute errors(MAE) and large correlations with the original data. A second experiment, using a larger dataset, shows TSVR retrievals with MAE < 1 m s-1and correlations 0.98. TSVR was an order of magnitude faster than the commonly used thinning methods. A third experiment applies a two-stage pipeline to TSVR, to accommodate online data. The pipeline subsets reconstruct the wind field with the same accuracy as the second experiment, is an order of magnitude faster than the nonpipeline TSVR. Therefore, pipeline TSVR is two orders of magnitude faster than commonly used thinning methods that ingest the entire data set. This study demonstrates that TSVR pipeline thinning is an accurate and computationally efficient alternative to commonly used data selection techniques.  相似文献   

Deep convective clouds over the northern Pacific and their relationship with oceanic cyclones     

Mingjian Yi  Yunfei Fu  Peng Liu  Zhixia Zheng 《大气科学进展》2015,32(6):821-830

Based on combined Cloud Sat/CALIPSO detections, the seasonal occurrence of deep convective clouds(DCCs) over the midlatitude North Pacific(NP) and cyclonic activity in winter were compared. In winter, DCCs are more frequent over the central NP, from approximately 30°N to 45°N, than over other regions. The high frequencies are roughly equal to those occurring in this region in summer. Most of these DCCs have cloud tops above a 12 km altitude, and the highest top is approximately 15 km. These wintertime marine DCCs commonly occur during surface circulation conditions of low pressure, high temperature, strong meridional wind, and high relative humidity. Further, the maximum probability of DCCs,according to the high correlation coefficient, was found in the region 10°–20° east and 5°–10° south of the center of the cyclones. The potential relationship between DCCs and cyclones regarding their relative locations and circulation conditions was also identified by a case study. Deep clouds were generated in the warm conveyor belt by strong updrafts from baroclinic flows. The updrafts intensified when latent heat was released during the adjustment of the cyclone circulation current. This indicates that the dynamics of cyclones are the primary energy source for DCCs over the NP in winter.  相似文献   

三山岛北部海域金矿勘查工作思路与实践          下载免费PDF全文

刘殿浩  张丕建  丁正江  张军进  林大伟  马宾 《山东国土资源》2015,31(2):1-6,11

三山岛北部海域金矿床位于胶东西北部三山岛成矿带之中,为一严格受断裂构造控矿的超大型破碎带蚀变岩型金矿床。矿体全部赋存于滨海海域,具有规模大、延伸稳定、有用物质分布较均匀的特点。作为国家级首批整装勘查区的一部分,尤其是首次在浅海海域进行深部勘查,该区勘查工作受到了多方重视、关注和支持,在1年的时间里完成了主要靶区的详查工作。它首开我国浅海海域金矿勘查的先河,是在综合分析研究矿田成矿背景与找矿潜力的基础上开展的一次系统的、由预查开始直接完成详查的勘查活动,具有周期短、规模大、成果丰、效果好的特点,对我国以后海域固体矿产勘查工作具有一定的借鉴意义。  相似文献   

基于机器学习的多施工参数盾构施工姿态预测     

夏汉庸  尹和军  徐教煌  王嘉伟  黄毅 《测绘通报》2021,(1):157-160,164

针对盾构施工过程中参数易变、轴线难以预测控制的问题,本文提出了基于机器学习的多施工参数盾构施工姿态预测方法,分析了在复杂环境下影响盾构姿态掘进施工的参数,以及掘进参数和盾构姿态内在的关联关系,建立了盾构姿态预测模型,实现了盾首盾尾中心坐标与设计轴线的偏差计算;最后结合某地铁施工段,验证了该预测模型的可行性。  相似文献   

利用Faster R-CNN进行立交桥自动识别与定位     

马京振  陈换新  朱新铭  张付兵 《测绘通报》2021,(3):28-32,86

立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义。传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差。本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位。试验结果表明,该方法对立交桥的识别效果较好,能够在复杂的道路网中准确确定立交桥的位置,避免了人为干预对试验结果不确定性的影响,抗干扰性较强。  相似文献   

建筑物立面分类与DIM点云滤波     

崔颖  黄鹤  刘祥磊  罗德安 《测绘通报》2021,(3):55-59

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。  相似文献   

基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用     

梁哲恒  邓鹏  姜福泉  盛森  魏汝兰  谢刚生 《测绘通报》2021,(4):111-115

无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动。本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率和召回率分别达到了71%和88%。随着样本数据的不断增多,基于该深度学习方法将较大程度上持续提升检测准确率和召回率,能够更精准地发现违法活动,具有较大的实际应用价值及潜力。  相似文献