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181.
通过沉积相特征识别、砂体宏观特征观察、古流向分析、砂岩镜下骨架颗粒统计,并结合沉积速率法、镜质组反射率法、Dickinson图解等方法探讨宁武—静乐盆地物源区的位置、母岩组合及其构造背景。研究结果表明:宁武—静乐盆地侏罗系砂岩类型主要为石英砂岩、长石砂岩和岩屑长石砂岩;砂岩骨架颗粒类型及其量比关系表明其物源区主要为大面积的花岗质侵入岩(细粒花岗岩、闪长花岗岩等)广泛出露,并有一定量的变质岩(云母片岩、千枚岩、石英岩等)和沉积岩(砂岩、富含燧石结核或条带的碳酸盐)分布;砂体中古流向数据均值介于158°~204°,反映了物源区是位于该盆地以北的阴山—燕山一带;Dickinson三角图解结果表明物源区总体上处于华北板块北缘陆内隆升的构造背景,且中侏罗世晚期可能伴随有火山作用;天池河组地层原始沉积厚度为269.4~308.0 m,155 Ma左右,区域地层抬升遭受剥蚀,其剥蚀厚度为148.1~207.0 m,剥蚀速率为1.8~2.1 m/Ma,结合镜质组反射率法,侏罗系地层最大埋深时该地区古地温梯度明显偏高,反映了宁武—静乐一带受到燕山运动构造热事件的显著影响。 相似文献
182.
基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化 总被引:2,自引:0,他引:2
针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法. 该方法充分利用信号Curvelet变换的稀疏特性,选取稀疏性最好的高频系数组,采用聚类方法估计聚轴中心,寻求混合矩阵估计值,实现对盲分离学习算法的初始化. 实验结果表明,该初始化方法能避免盲分离算法在收敛时陷入局部最小,加快收敛,并提高分离精度. 相似文献
183.
184.
C+Ti双注入钢中纳米抗腐蚀相的形成和抗腐蚀特性 总被引:3,自引:0,他引:3
C+Ti注入样品经过腐蚀和点蚀后用透射电子显微镜发现了抗腐蚀的丝状纳米相. 多重电位扫描法研究表明这种相具有抗腐蚀和抗点蚀特性,其腐蚀电流密度下降10~26倍. X射线分析表明这种相为直径10~30 nm的FeTi和FeTi2相,这种相密集的镶嵌在注入层中,其长度大约为150~320 nm. 腐蚀后用扫描电子显微镜观察到密集的丝状的抗腐蚀和抗点蚀的纳米结构. 这种丝状纳米相是金属碳化物,这些相构成了具有优异抗腐蚀特性的钝化层. 相似文献
185.
研究了双辊薄带连铸条件下,1.2%Si无取向电工钢初始组织和析出物形貌及分布规律.结果表明,在1 550℃浇注条件下,铸带经过空冷后以粗大的原始铸态铁素体组织为主,也有一部分相变产生的细小晶粒,晶粒尺寸范围为50~400μm.铸带中析出物为AlN和MnS,其中AlN析出分为高温析出和相变析出两种,高温析出AlN尺寸在0.5μm左右,相变析出AlN尺寸则在100 nm左右,二者对再结晶组织影响不大.MnS在铸带成型和成品退火过程中都有析出,尺寸范围为30~40nm. 相似文献
186.
针对基于流形正则化自表示(MRSR)的无监督特征选择算法直接从原始的样本空间构造相似矩阵可能会导致重构空间中样本的相似性描述得不够准确的问题,提出了基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择(AMRSR)算法。 基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择算法在 MRSR 算法的基础上通过对相似矩阵施加概率最近邻约束将相似矩阵的学习嵌入到优化过程中,在重构空间中自适应地学习样本的相似性,使得在每一次迭代中获取更加精确的样本局部几何流形结构,从而选择具有代表性且保持局部几何流形结构的特征。 最后,在四个公开数据集上进行了大量的对比实验,通过将算法的特征选择结果用于 K-means 聚类并采取两种常见的聚类评价指标:聚类精确度和归一化互信息评价聚类效果。 实验结果表明,AMRSR 算法与现有的一些算法相比有更高的聚类精确度和归一化互信息,进一步表明该算法特征选择效果更好。 相似文献
187.
正也许很多人觉得,在海边俯身便可捡到贝壳。事实上,一些观赏价值高的海贝,你可能无缘见到;就算偶尔碰到,也可能因不了解而有眼不识宝贝。这次,就让我们一起来探索、发现那些藏身于海滩的美丽精灵。出发前的准备出发前的准备可不能小瞧,天时地利都占据了,你才有可能跟美丽的贝壳们碰上面。当然,自己也要装备齐全,要想在岩石、沙堆等地方找到贝壳们,需要借助一些特殊工具。 相似文献
189.
<正>从图像分析软件到安装在手机上的无透镜显微镜,计算创新及其新的工具正在给病理学家们提供更清晰、更富含信息的图像。17世纪,伽利略(Galileo)、安东尼·范·列文虎克(Antonie van Leeuwenhoek)和罗伯特·胡克(Robert Hooke)等人,通过研磨透镜制造出最早的显微镜,使人类看到了肉眼看不到的微观生命体的奇特景致。他们第一次看到了软木塞内的细胞、包 相似文献
190.
正从小到大,小薇的谨慎认真是被当作优点夸赞的。可是,自从上了高中,这个优点却让小薇非常苦恼。离开宿舍的时候,明明已经锁了门,可是,小薇却总是担心门没锁好,即便已经到了教室,却还是要回去检查一遍。可是,过不了多久,又会开始担心。甚至注意力完全放在了这件事情上,连老师讲了什么都没听清楚。类似的事情还有很多。比如,考试的时候,小薇担心自己的名字和准考证号填得不正确,因此,就一遍遍反复检查。按说可以保证万无一失了,但是,交了卷子之后,小薇的噩梦又开始了,她还是怀疑自己的信息填得不正确,以至于寝食难安。小薇还总是担心 相似文献