辽宁省黄沟铀矿化围岩蚀变及其元素组合特征

通过大量的野外槽探和钻探研究,结合显微镜分析,查明辽宁省黄沟铀矿田矿化围岩蚀变主要有:绿泥石化、水云母化、赤铁矿化、绢云母化、钾长石化、硫化物化和碳酸盐化.铀矿化形成典型蚀变矿物组合:绿泥石+石英;绿泥石+水云母+石英;绿泥石+钠黝帘石+石英;绿泥石+水云母+赤铁矿+石英.水云母化应早于铀成矿期,为铀成矿提供了较好的环境;绿泥石化和赤铁矿化为成矿期蚀变;富矿主要与赤铁矿化、绿泥石化、水云母化等密切相关,其中赤铁矿化与绿泥石化叠加在一起对铀矿化作用显著,且近矿围岩蚀变强度越大、种类越多、叠加越多,则铀矿化越富.     

河北省沽源县大官厂铀钼矿床围岩蚀变与成矿

从区域成矿条件、矿床地质特征、围岩蚀变及蚀变岩石的元素含量研究入手,对大官厂矿床围岩蚀变与矿化的关系进行了论述。研究表明,矿区围岩蚀变始终伴随成矿作用的每个阶段。蚀变类型具有多样性,但蚀变分带不明显,矿前期为面型蚀变,呈碱交代(以钾长石化为主)特征;成矿期呈线型蚀变(强赤铁矿化-弱赤铁矿化-水云母化)叠加于面型蚀变之上;矿后期多为脉状分布于早期已蚀变的岩石裂隙中,呈酸性蚀变组合(以水云母化为主)。通过对该矿床围岩蚀变类型、叠加关系的研究,据此对矿床的成因类型进行探讨。     

松辽盆地砂岩型铀矿床的热液作用特征——以宝龙山地段砂岩铀矿为例

松辽盆地宝龙山地段砂岩型铀矿床的热液蚀变极为发育,常见高岭石化、碳酸盐化、黄铁矿化、赤铁矿化和水云母—绢云母化等蚀变类型,以低温热液蚀变为主,呈现多期次、脉动性特点.铀矿物与热液蚀变矿物紧密共生,表明铀成矿作用与热液活动密切相关.初步分析,基性岩浆活动是促使热液作用的动因,有利的构造条件为热液作用提供了活动空间.     

基于高光谱技术的钻孔岩心蚀变信息研究:以新疆白杨河铀矿床为例

新疆白杨河矿床是近年来发现的亚洲最大的次火山岩型铀铍矿床。应用美国ASD可见光—短波红外地面光谱仪对新疆白杨河铀矿床的三个钻孔进行全孔岩心光谱测量与分析,确定了矿体中热液蚀变矿物主要有高铝绢云母、中铝绢云母、低铝绢云母、绿泥石、蒙脱石、碳酸盐、赤铁矿和褐铁矿等。铀矿化富集部位的蚀变矿物组合为高铝绢云母+中铝绢云母+绿泥石(+少量高岭石与碳酸盐)+赤铁矿,铀矿化主要与赤铁矿化、高铝绢云母和中铝绢云母有关,尤其可能是三者共同存在的地段更是铀成矿的有利地段,这可以为白杨河矿床深部铀矿勘探提供参考与借鉴。同时,区域铀矿找矿中,要注意强烈发育低铝绢云母蚀变与高铝绢云母蚀变的过渡带,要注意有基性岩脉发育的地段,这些地段是铀矿找矿的有利地段。     

蚀变矿物三维空间模型与找矿预测研究——以吉林某斑岩型钼矿为例

基于三维地质建模手段,通过对比研究蚀变矿物的空间分带特征和矿(化)体在空间的展布形态所建立的找矿预测理论,作为一种新的研究方法具有重要的现实意义。该研究选取某斑岩型钼矿为研究对象,通过"基于三维地质建模的蚀变矿物分带"找矿预测理论,展开蚀变矿物与矿体的空间分布关系的对比研究,并对蚀变矿物进行分带,最终建立起该矿区三维蚀变矿物空间分带模型。其结果显示,矿区蚀变矿物在空间上与矿(化)体之间关系密切,并具有向北部继续延伸的趋势,表明矿区在北部仍有较大的勘查找矿潜力;其结果与矿区土壤地球化学异常所指示的方向是一致的,从而验证了"基于三维地质建模的蚀变矿物分带"理论在找矿预测工作中的可行性和有效性。     

天水市东沟金矿围岩蚀变与金矿化关系

东沟金矿赋存于燕山期的绿片岩、石英岩中,严格受EW向断裂构造带控制,主要蚀变类型有硅化、绢云母化、绿泥石化、黄铁矿化、赤铁矿化、高岭土化和碳酸盐化等。具有较明显的蚀变分带,至中心向外分为黄铁绢英岩、石英绢云母和青磐岩化带。蚀变演化可划分为早成矿期、中成矿期、晚成矿期蚀变。金矿化与蚀变关系密切,尤其与硅化、黄铁矿化和绢英岩化最为密切,为典型的破碎蚀变岩型金矿。     

江西省乐安县相山矿田荷上铀矿床蚀变特征及其意义

荷上铀矿床赋存于花岗斑岩体的内外接触带,围岩为火山熔岩及陆相碎屑沉积岩、基底变质岩。矿体受裂隙密集带控制,空间上与花岗斑岩密切相关。详细研究了荷上铀矿床的围岩蚀变特征,并将该矿的蚀变和成矿过程划分为三个阶段,即铀-赤铁矿成矿阶段,铀-萤石化-绿泥石-水云母化阶段和铀-碳酸盐成矿阶段,其中第二阶段为主要成矿阶段。提出岩石的褪色蚀变(以浅色矿物蚀变为主,另见绿泥石化、黄铁矿化等)对成矿有间接指示意义,而长石变红、石英变黑、粉末状紫色萤石化、磷灰石化等蚀变则对铀成矿有直接指示意义。在分析荷上铀矿床蚀变特征的基础上,提出该区下一步工作建议。     

海南石碌铁矿北一正美矿体微观特征分析

海南石碌铁矿床仅正美矿体赋矿围岩为中细粒二长黑云母花岗岩,其它为二透岩。选取矿床主矿体-北一矿体和正美矿体的铁矿石,对赤铁矿和磁铁矿进行镜下特征和电子探针分析,发现微观特征差异性,能给矿床成因以启示。研究表明:研究区矿石矿物主要是赤铁矿和磁铁矿。赤铁矿大多和石英伴生;磁铁矿旁边往往有方解石出现,可能由于方解石胶结成矿。赤铁矿和磁铁矿随SiO2含量降低,Fe2O3含量升高。研究结果暗示石碌铁矿中磁铁矿可能与赤铁矿同时沉积,由于后期次生氧化或浅成富集作用部分磁铁矿氧化成赤铁矿,形成以富赤铁矿为特征的石碌矿床。成矿过程伴随热液蚀变经历淋滤作用去硅(SiO2),形成了高品位的富铁矿石。     

三山岛金矿深埋蚀变硬岩真三轴压缩下的力学性质

以深部三种不同的蚀变岩为研究对象，利用真三轴加载系统和声发射监测系统，对岩样进行加载试验和声发射监测试验，对三种蚀变岩的变形、强度、破裂演化过程及微观破坏机制进行分析.试验结果表明:受动力变质作用和蚀变作用影响，三种蚀变岩的力学性质有较大差异.蚀变后产生方解石含量高的岩样脆性大，破坏过程最剧烈，弹性能释放最快;遭受严重动力变质作用和发生碳酸盐化蚀变都会降低蚀变岩的强度，且其抵抗和容纳变形的能力较弱，岩石容易破坏;蚀变产物中白云石含量高会导致蚀变岩主裂纹扩展方向发生偏转.     

测井联合地震反演在辉绿岩蚀变带识别中应用

黄骅拗陷地处渤海湾盆地,构造活动强度大且频繁,致使该区火成岩非常发育。其中辉绿岩在该地区多有分布,受辉绿岩烘烤形成的蚀变带储集层为寻找新的油气藏类型提供了方向。以大港油田R区钻遇辉绿岩蚀变带己知井的测井资料为出发点,总结了其测井响应及波阻抗特征;结合地震反演所得出的波阻抗反演数据体和多属性反演自然伽马数据体,对辉绿岩蚀变带的分布和厚度进行了预测。所得出的辉绿岩厚度与己知井统计吻合良好,为该区域辉绿岩蚀变带储层的下一步勘探提供了重要的参考依据。     

一种基于分层属性相似度聚类的ASON告警关联分析方法*

针对传统属性相似度告警聚类不能充分挖掘告警属性语义信息的不足,结合自动交换光网络(automatically switched optical network,ASON)的告警特点,分析了告警属性语义信息对告警聚类的作用,定义了具有分层特点的属性相似度函数,增强了聚类结果的客观性,并利用历史告警库复杂度和聚类扩充率对聚类效果进行了比较分析。实验表明,新方法与传统的告警属性相似度聚类方法相比,具有更高的准确性。对于在特定时间段内故障类型较多的情况,新方法具有较好的适应性。     

人脸属性编辑的全局组织网络算法

提出一种新的基于生成对抗网络的人脸属性编辑全局组织网络算法.人脸属性编辑是指通过结合编码解码器结构与生成对抗网络,生成具有期望属性的人脸图像.传统的编码解码器结构对人脸的重构和编辑能力有限.直接将编码特征与属性标签结合会因为融入编码特征造成属性编辑性能低下,同时,也会由于缺失编码特征造成人脸还原度的损失,两者无法平衡.因此,提出U型传递方式与全局组织单元. U型传递改变了传统的属性流动方式,并生成反向状态.全局组织单元结合反向状态生成全局属性信息,在编码解码器中搭建桥梁,帮助解码器更好地融入编码器特征与属性信息.与此同时,为了更好地配合全局组织模块,重新设计了编码器下采样.实验结果表明,本文所提方法可以同时提高模型的人脸重塑与属性编辑能力.      

基于粗糙集理论的表情识别研究

包括情感计算和情感识别在内,以人为中心,对人的情感和认知的研究是目前人工智能领域的一个热点研究方向.以粗糙集理论为基础,研究了粗糙集属性约简算法,并把粗糙集属性约简算法作为一种人脸表情识别系统的特征选择方法,对人脸表情识别的重要特征进行研究,并提出了一种RS+SVM的人脸表情识别方法.仿真实验结果表明,粗糙集属性约简算法能发现人脸表情的重要特征,并基于这些特征可以得到很好的表情识别结果.     

基于视觉语义与RSSVM的图像检索

以图像的视觉语义为基础,设计了一种新的空间转换模型,提出了一种新的图像语义描述方法.首先,采用NCut方法对图像进行分割,提取每个区域的颜色、纹理与形状等视觉特征;再用K-Means聚类方法对训练集中所有的视觉特征进行聚类,称聚类中心为视觉语义(Visual Semantic,VS),用来构造投影空间;然后通过所定义的非线性函数,将每幅图像向投影空间作映射,得到图像的投影特征;最后,为了提高分类器的训练效率与性能,先采用RS(粗糙集)方法对投影特征进行属性约简,再用支持向量机(SVM)进行学习和分类.基于Corel图像集的对比实验结果表明,该方法性能受聚类数的影响不大,鲁棒性强,且性能优于其它方法.     

基于扩展决策函数的信息系统的属性分解

信息系统是一个二元组,包括个体论域和属性集。对信息系统进行属性分解的目的是使分解的子信息系统能方便地利用RoughSet等工具进行处理;用子信息系统知识单元存储而用于局部推理;同时降低系统推理的复杂性。针对这一问题提出了一个基于GDF(扩展决策函数)的信息系统属性分解判据,提出并证明了信息系统属性分解性质。最后通过示例验证了所提出的方法。     

决策树算法中的连续属性处理方法

决策树是分类数据挖掘的重要方法。C4．5算法延用了经典ID3算法的基本策略,增加了处理连续属性的方法。在C4．5算法的基础上,讨论了新的基于属性变换的连续属性处理方法。该方法基于统计概率信息,依据概率属性的最佳分裂对应分裂连续属性,增加了决策树的分类精度。     

基于属性相似度的连续型特征选择方法

特征选择作为模式识别领域的研究热点,是一种重要的降维方法.对于连续型特征,目前主要采用离散化方法或特征分类能力的"相关性"评估进行特征选择.引入区间数相似度的概念,提出一种连续型特征选择方法.该方法以区间数相似度为基础,定义每个特征的属性相似度,以此作为特征选择的启发信息,对特征全集进行排序,选择特征子集,实现特征选择.相关实验表明了该方法的有效性.     

基于模糊信息熵的彩铃客户属性约简算法

针对彩铃业务交易记录海量化和客户属性高维化、混合性的特点,提出一种应用模糊信息熵对彩铃客户属性进行约简的方法。以两个地区的营销返回样本为原始数据,结合CART分类器和10折交叉验证,比较由文中方法和经典粗糙集属性约简方法得到的特征数量和分类精度。实验结果表明,文中方法获得了相对较高的平均分类精度(81.36%)和最少的平均特征属性(4.5个),有效地约简了彩铃客户属性并改善了分类能力。     

基于粗糙集理论的表情识别研究

包括情感计算和情感识别在内,以人为中心,对人的情感和认知的研究是目前人工智能领域的一个热点研究方向。以粗糙集理论为基础,研究了粗糙集属性约简算法,并把粗糙集属性约简算法作为一种人脸表情识别系统的特征选择方法,对人脸表情识别的重要特征进行研究,并提出了一种RS+SVM的人脸表情识别方法。仿真实验结果表明,粗糙集属性约简算法能发现人脸表情的重要特征,并基于这些特征可以得到很好的表情识别结果。     

基于改进XGBoost的地震多属性地质构造识别方法

地震属性可以用来解释与预测地质构造，因此地震属性被广泛地运用在煤矿地质构造的识别。但一般情况下，勘探区中无构造区域与有构造区域分布不均衡，无构造区域远远多于有构造区域。机器学习中，传统的分类器更习惯于偏向多数类，这使得如何有效地识别出构造体成为一个难题。为了解决这一问题，提出了一种针对不平衡数据集的改进极限梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）构造识别方法。该方法的原理是，首先，以基于三维地震勘探成果数据体提取的十二种地震属性为数据集特征，以实际揭露后的地质构造为数据集标签构建多属性数据集，然后以特征对标签的相关性为标准，过滤掉冗余的特征；其次，将边界样本分类算法（boundary sample classification，BSC）与合成少数类过采样技术（synthetic minority over-sampling technique，SMOTE）相结合形成BSC-SMOTE算法。用BSC-SMOTE算法对原始数据集进行平衡，再利用平衡后的数据集训练XGBoost分类器，并用贝叶斯优化（Bayesian optimization，BO）对该分类器进行超参数寻优，最后用此分类器预测构造。以山西新元煤矿责任有限公司东翼矿区为研究区域，实验结果显示，改进XGBoost算法模型的预测精确度为0.95，比未改进的XGBoost算法提高了0.16，比K-近邻（K-nearest neighbor，KNN）、随机森林和支持向量机（support vector machine，SVM）等传统算法提高了0.15以上。改进XGBoost模型的预测结果经可视化后与实际揭露构造对比基本吻合，说明该模型能够有效地识别出地质构造体。