内蒙古索家沟银铅锌矿矿石特征及矿床成因分析

索家沟银铅锌矿为内蒙古乌兰察布地区一新发现的矿床,据现有钻探工程初步估算银金属量1404t,平均品位为232.99×10~(-6);铅+锌的金属量28万吨,平均品位为4.70×10~(-2)。银达到大型规模,铅+锌达中型规模。对该矿床的矿石样品进行了光薄片鉴定及化学全分析、光谱全分析、组合分析测试等研究工作。研究表明:矿床的有用元素为Ag,共(伴)生Pb、Zn;银与方铅矿、闪锌矿密切相关,多分布于闪锌矿及方铅矿间隙内,少部分包裹在方铅矿、石英中;成矿可分为两期(热液成矿期与表生期)。矿床成因为与燕山期酸性火山-侵入活动有关的中低温热液脉状充填型矿床。     

一种海洋混合层深度的智能识别方法研究

文章提出了一种识别混合层深度的人工智能方法。该方法在温度(密度)与压强(或深度)间建立线性模型, 并且将其系数和方差做成一组表征廓线特征的统计量。初始时为模型设定一个主观的先验分布, 在一个自海表向下移动的窗口内通过贝叶斯链式法则和最小描述长度原理学习新数据, 得到系数均值的最大后验概率估计。用F-检验识别系数发生突变的位置, 以此确定混合层的存在性及其深度。通过2017年2月太平洋海域的地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据进行测试, 并且以质量因子(Quality Index, QI)值作为判断识别混合层深度结果准确性的依据, 发现该方法相比于梯度法、阈值法、混合法、相对变化法、最大角度法和最优线性插值法在识别结果上具备更大的QI值。表明该方法能够准确识别混合层深度。     

冲绳海槽热液柱动力过程的数值模拟

本文以冲绳海槽伊平屋北部热液区(126o53.80′,27o45.50′)的现场水文数据作为背景条件,使用k-ε湍流模型模拟热液柱的动力过程。模拟计算得到的羽流速度、温度和湍流耗散率等基本物理量展现了热液柱的时空演化过程。模拟结果显示,羽流最大上升高度及中性浮力面高度与海底的距离分别为83.62m和68.97m,和2014年先导专项在此附近热液区所观测的温度异常和盐度异常的深度位置(离海底约66—86m)接近。羽流的上升速度满足高斯分布,其半径b与距喷口高度z-H成正比:b=0.0985(z-H),其中z为距海底高度,H为热液烟囱体的高度。羽流的最大体积通量比喷口的初始值增加了878倍,达1.034m~3/s;在中性浮力面位置附近,动量通量达到最大值,为0.156m~4/s~2,比初始值增加了882倍;浮力通量在中性浮力面以下和BM2000(Bloomfield et al,2000)理论模型符合良好,在中性浮力面以上则呈现随高度先增加后减小的特征。本文计算得到的平均卷挟率为α≈0.0807,与背景流较弱的热液区的声学现场观测结果相符。     

内蒙古索家沟银铅锌矿床伴生稀散金属镉、镓的富集特征研究

内蒙古索家沟银铅锌矿床是近年来在内蒙古中部玄武岩覆盖区发现的隐伏大型矿床,估算银金属量1400t,铅+锌金属量28万吨,矿床中富含Cd、Ga等稀散金属,且达到了综合利用工业价值要求。通过对Cd、Ga含量与主成矿元素Ag、Pb、Zn含量进行相关性分析及纵向不同高程含量对比,表明矿石中Ga与Zn的相关活跃性要高于Pb、Ag,Cd与Zn表现出强烈的正相关性,即Zn与Cd、Ga具有较好的共生关系;总体上矿床中稀散金属Cd、Ga分布相对均匀,在1200m高程以下硫化矿中,呈现稳定富集的特征,显示出较好的稀散金属镉、镓资源前景。本次研究对矿床进一步勘查及将来矿石选冶回收Cd、Ga具有指导意义,同时为同区域类似矿床稀散金属研究提供参考,并引起周边类似矿山对于稀散金属元素回收利用的重视。     

回归分析和判别分析及模糊聚类分析在陕北黄土高原第四纪岩性划分中的应用

黄土、古土壤、亚砂土等是陕北黄土高原第四纪的主要岩性,由于其导电性及电化学活动性差异不大,故利用视电阻率测井曲线和自然电位测井曲线很难将以上几种岩性准确区分。本文将回归分析、判别分析及模糊聚类分析等数学方法应用到陕北黄土高原第四纪岩性的划分上,特别是模糊聚类分析在区分黄土、古土壤、亚砂土上取得较好的地质效果。     

北山戈壁荒漠地区1∶5万植物地球化学测量效果

北山戈壁荒漠景观区土壤垂直剖面不存在通常的A、B、C分层结构,且掺杂有大量风成沙.在公婆泉地区开展1∶ 5万常规地球化学测量方法研究的同时,进行了植物地球化学测量试验研究.研究表明,两种方法的主要指示元素异常有很好对应性,红沙是我国西部干旱荒漠广大地区开展植物地球化学测量的一种良好采样对象.     

顾及空间尺度效应的城市土地利用变化精细化模拟

城市土地利用变化模拟是优化土地资源配置的科学依据,提高其精细化程度和可靠性有助于准确把握城市用地发展趋势,对城市土地资源精准调控具有重要意义。基于宏观遥感分类的土地利用变化模拟,难以在街区尺度上揭示城市用地社会功能变化及精细化模拟中空间尺度效应来源和作用机理。本文联合遥感影像和POI数据识别出城市土地利用精细化特征,运用响应面法率定土地利用精细化模拟的最优空间尺度组合,在此基础上,利用CA-Markov模型开展了未来土地利用变化的精细化模拟。以武汉市中心城区为应用案例,研究结果表明：基于POI 的城市土地利用精细化识别方法,可以深度解析城市建设用地的社会功能,极大改善了传统基于遥感的土地覆被宏观解译效果;研究区土地利用变化元胞自动机精细化模拟的最优空间尺度组合是30 m元胞、7×7邻域以及冯诺依曼邻域类型,采用最优空间尺度组合能够提高土地利用变化精细化模拟的可靠性。响应面试验设计结果可有效识别精细化模拟过程中空间尺度效应的主要来源,并区分其对模拟精度的影响程度与正负效应;预计到2025年,研究区建设用地范围将继续向周边扩张,各类型用地之间互为交织,土地利用空间格局将呈更加破碎化趋势。     

用视电阻率曲线研究含煤沉积环境

利用测井方法不仅可以有效地确定岩性,而且还可以可靠地确定地层的结构层序,从而为鉴定沉积环境提供依据。     

地质因子分析的新进展——R-Q式因子分析及其在地学中的应用

设(N×P)矩阵W是地质数据矩阵(N是样品数,P是变量数),这一矩阵结构特征是N大大于P.以前Q式因子分析必须形成一个通常是高维的N×N矩阵.由于这一高维矩阵,Q式因于分析的应用受到限制.然而R－Q式因子分析只需形成一个(P×P)矩阵W'W(通常P＜50).根据W'W,我们用Eckart－young理论同时提取R式和Q式因子,这使得Q式因子分析的实际应用成为可能.R一Q式因子分析的另一优点是R式因子解和Q式因子解可以同时表示在一张平面图上,然后我们就可以在这张图上考察变量之间、样品之间,变量和因子之间以及变量和样品之间的关系.