深海底热液微生物成矿与深部生物圈研究进展

深海底热液喷口为地球上最奇特的成矿与生态环境,具有密集的生物数量及高生产率.海底黑烟囱周围的嗜热微生物生存于极端环境下,除了进行独立光合作用之外,还通过化能自养从无机化合物中获取能量,并支撑深海底喷口热液生命系统.在海底黑烟囱直接观察到浓密的嗜热微生物及其产物由海底喷涌而出,指示地下存在数量巨大的微生物,有的地区已被洋底钻探所证实.海底黑烟囱硫化物保留了丰富的微生物活动及其矿化记录,表明微生物直接或间接地参与了海底热液成矿,造成微生物原地快速矿化.开展现代与地史上海底热液硫化物及其微生物化石的研究对比,将拓展对早期生命环境及地外生命的研究探索.     

幂律度与成矿预测

分形理论的引入极大地促进了现代定量地学的发展。在成矿预测的科研和实践中，人们曾先后建立了多种分形预测模型，并取得较好的效果。作者另辟蹊径，通过引入新的分形变量——幂律度(power—law)，建立地质一分形联合预测模型，在理论上进行了初步探索；并以云南省宁蒗—永胜地区铜矿成矿预测为例，圈定A级找矿靶区1处、C级找矿靶区2处，已知矿点的误判率较单一地质预测模型明显降低，体现了幂律度这一分形变量在成矿预测中的优越性。     

德兴斑岩铜矿成矿流体演化与来源的流体包裹体研究

主要研究了德兴斑岩铜矿床不同期次脉石英及花岗闪长斑岩石英斑晶中流体包覆体的特征，测定了流体包裹体的均一温度和冰点，估算了成矿流体的盐度、密度等参数．结合花岗闪长斑岩与石英脉中石英氢氧同位素数据的讨论分析，对流体的演化过程和来源进行了探讨．研究表明花岗闪长斑岩石英斑晶中的包裹体代表了岩浆流体的特征，石英脉中的包裹体记录了岩浆流体演化成成矿流体的特征。研究证实成矿流体主要由岩浆流体而来，成矿流体演化晚期有大气降水的加入。     

从工业产品出发制备多孔陶瓷膜

<正>陶瓷膜由于具有优良的热稳定性与机械和结构稳定性、抗化学试剂与微生物侵蚀的能力及较大的表面修饰潜力,因而一方面它作为一种膜分离材料具有很吸引入的前景,另一方面由于陶瓷膜的表面修饰能力强,易于引入具有催化活性的物质,从而使在陶瓷膜上实现反应(特别是高温催化反应)与分离双功能合一具有现实可能性。近年来γ-Al₂O₃膜一般是用溶胶-凝胶技术进行制备的,文献报道的方法都是用铝的醇盐(如异丙醇铝)作为原料,先制备γ-AlOOH溶胶,然后用该溶胶通过浇铸过程浸涂底膜,经干燥、焙烧步骤而制得γ-Al₂O₃复合膜。但是由于醇盐的价格较高,吸水性强,很易吸收空气中的水分而进行不受控制的水解,因此醇盐储存困难,并且在制备溶胶时,已水解的醇盐必须仔细除去,否则形成的γ-AlOOH溶胶胶粒大、分布宽,从而影响膜的性能。我们从工业产品SB粉出发成功地得到了γ-Al₂O₃复合膜,这种SB粉价格便宜,易于储存,并且制备过程更简单。     

镇源金矿成矿溶液的水文地球化学特征与矿化分带模式

文章对镇源金矿成矿溶液的组分特征．水化学类型．金的存在形式及淀出条件等进行了系统研究，提出了金的矿化分带模式．     

华南几个杂岩体中产铀与非产铀花岗岩的成因及其与铀成矿关系

文章在对华南地区诸广山、贵东和桃山杂岩体中产铀与非产铀花岗岩的特征进行全面对比的基础上，对其成因进行了探讨。认为产铀与非产铀花岗岩的成因类型不同，前者属Ｓ型花岗岩，后者与Ｉ型花岗岩相似。岩石成因类型不同是造成上述杂岩体中不同地段铀成矿差异的主要原因     

广西茶山锑矿床成矿流体研究

本文通过矿床地质、成矿流体、泥盆系合矿性和稀土元素地球化学研究，总结出茶山锑矿床成矿流体具有热卤水特征，并未获得岩浆热液成因的证据。     

太白金矿载金矿物标形特征

太白金矿的矿化共经历了４个成矿阶段，其中黄铁矿－含铁白云石阶段是最的金矿化阶段。黄铁矿为主要载金矿物。黄铁矿中铂的含量与Ａｕ＋Ａｇ含量呈负相关，金矿物主要以微米级的自然金产于Ⅱ，Ⅳ阶段的黄铁矿中，成色８７９－９６５，金的成色总体上向深部呈升高的趋势。自然金中铂含量与金的成色呈负相关。黄铁矿中有高的Ｐｔ含量和Ｔｅ含量。黄铁矿具有混合导型特点，δ＾３４Ｓ值为６．５×１０＾－３－１１．６×１０＾－３。     

戈塘矿区层滑构造研究

戈塘金矿存在多层次层滑动构造系统，其主滑面位于茅口灰岩之上的岩溶不整合面上，矿区内不同构造层的变形型式，变形强度差异很大，变形不协调，强硬岩层以脆性变形为主，软弱层则以塑性变形的为特征，对矿区内层滑构造的研究可以从一个侧面揭示戈塘金矿的成因并进而指导找矿。     

一种模糊高斯混合说话人识别模型

为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.