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化探勘查数据的分布规律十分复杂,具有多重分形的特征,可用分形理论研究符合化探数据的分布规律。针对不同类型铀矿床的化探特征,选取分形理论中的部分方法进行研究并与传统方法对比。用含量-面积法处理某碳硅泥岩型铀矿区的水系沉积物数据,可以缩小异常区范围而且不遗漏矿点,减少勘查工作量;用分形趋势面法处理某砂岩型铀矿区的活性炭测氡数据,能够有效地强化弱异常信息,提升找矿效果。 相似文献
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我国铀矿床主要划分为四大类型,包括花岗岩型铀矿床、火山岩型铀矿床、砂岩型铀矿床和碳硅泥岩型铀矿床。花岗岩型铀矿约占我国已探明铀矿总资源储量的三分之一以上,是我国重要的铀矿化类型。地球化学勘探方法对花岗岩型铀矿床勘查具有良好的效果。根据全国铀矿资源潜力评价项目研究成果,在大量研究中国花岗岩型铀矿化水系沉积物地球化学异常特征基础上,总结了一套对花岗岩型铀矿化勘查稳定的、行之有效的指示元素及其组合,确定了花岗岩型铀矿化地球化学异常模式,并以实例说明典型花岗岩型铀矿化异常模式。水柰沉积物地球化学异常是进行铀矿产预测评价的有效手段,对铀矿资源的潜力评价发挥了重要作用。 相似文献
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针对单纯利用光谱信息建立土壤硒含量反演模型时,通常会产生模型精度受限、模型参数难以解释的问题,该文基于硒的空间分布影响因素开展综合建模.以黑龙江省海伦典型黑土区为研究区,利用CASI/SASI航空高光谱数据、土壤理化性质和地形因子,在筛选模型变量的基础上采用随机森林法建立综合模型.结果 表明:硒与土壤理化性质的关系非常密切,其中与有机质、全氮、全磷、Al2O3、Fe2O3、MgO、CaO、pH呈极显著正相关,与SiO2、Na2O呈极显著负相关;硒与地形因子的关系相对较弱,其中与起伏度和地形粗糙指数呈显著正相关.在光谱特征上,硒与光谱反射率的相关性主要体现了有机质和铁锰氧化物的光谱吸收特征.将筛选的相关指标按照不同组合方式进行建模和对比讨论,结果显示光谱、理化性质和地形因子均对提升模型精度有贡献,整体上光谱和理化性质占主导地位.当模型自变量为全部3类数据时,模型的建模和验证精度均为最高,表明综合模型不仅提升了硒元素的建模精度,而且改善了模型的稳健性. 相似文献
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一直以来,利用铀、钍、钾同位素的γ能谱寻找铀矿是铀矿地质重要的放射性物探手段。同样,水系沉积物化探中铀、钍、钾元素作为铀矿化探重要指示元素,在铀矿资源潜力预测评价中亦发挥了重要作用。笔者论述了水系沉积物铀、钍、钾元素在铀矿预测评价中的指示作用和异常特点,以及中国铀、钍、钾元素地球化学场分布特点和规律,将铀、钍、钾异常按累频占比划分为特高异常(异常内带)、高异常(异常中带)、异常(异常外带)和高背景,同时,论证了铀、钍、钾异常分布与铀成矿关系。可以看出,铀、钍、钾异常分布有明显的区域特征,现有的异常分布区与我国四大类型铀矿产区高度一致,其异常分布对我国铀、钍矿资源预测评价具有重要意义。 相似文献
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