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1.
对恒山地区出露的变质火山岩开展岩相学、地球化学、锆石U-Pb年代学和Hf同位素研究,旨在确定其形成时代,探讨岩石成因及地球动力学意义。锆石U-Pb定年结果表明,这些变质火山岩喷发于新太古代晚期(2508±20Ma)。地球化学分析结果显示,恒山变质火山岩由变质玄武岩和变质玄武安山岩组成,SiO2(45.51%~62.67%)、FeOT (4.43%~15.72%)和MgO (3.75%~8.14%)含量变化幅度大,是幔源岩浆经单斜辉石、角闪石和磁铁矿分离结晶的产物。这些变质火山岩富集轻稀土(LREE)和大离子亲石元素(LILE),亏损重稀土(HREE)和高场强元素(HFSE),具有相对高的Th含量和Th/Yb比值,呈现钙碱性岛弧火山岩的特征。结合不相容元素比值Nb/Yb,Zr/Yb和(Nb/La)N的特点,推测其来源于俯冲带具流体交代特征的富集地幔源区。结合区域构造背景,推断恒山变质火山岩形成于新太古晚期大陆弧环境。 相似文献
2.
橡胶集料混凝土渗透性能的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
混凝土的渗透性是影响混凝土耐久性的最主要的因素之一.抗渗性能的高低不仅表征了混凝土耐水流穿过的能力,而且对混凝土的抗碳化,抗冻,抗氯离子穿透的能力也有重要的影响.混凝土的渗透性高低影响液体(或气体)渗入的速度,而有害的液体或气体渗入混凝土内部后,将于混凝土组成成分 相似文献
3.
在水利工程中,底床地形突变对异重流的运动过程有十分重要的影响.利用高速相机和激光粒子图像测速技术(PIV),对开闸式盐水异重流在平坡定常速阶段遇到障碍物时的运动特性进行研究.实验结果表明,障碍物对异重流头部速度的作用范围约为5个闸室长,对异重流加速阶段头部速度最大值的减幅影响很小,仅为1%左右.当异重流厚度与障碍物高度相当时,异重流在环境水体中的最大作用高度值会增加近1倍,同等工况时,矩形断面下该值会比三角形断面下增大约20%.障碍物前、后和顶部3个特征断面处异重流能量和厚度达到最大值的时间不同步,厚度最大值的时刻比能量滞后1.5~2s.障碍物前、后特征断面处能量近似单峰分布,而顶部断面则为双峰分布.障碍物前断面最大厚度增大约20%,最大能量损失约40%.结果可为复杂地形水利环境下污染物的输移扩散、海底电缆保护、港池回淤等研究提供科学依据. 相似文献
4.
5.
讨论了DEM生成方法和高精度、高保真问题.指出评价生成方法的误差必须顾及内插模型的截断误差,并把它作为主要部分;给出了新型的地图代数DEM生成方法--MADEM(map algebra DEM),它是定义在最速下降线水平投影上的线性插值方法,通过赋值点线间的加权Voronoi的递归内插过程实现.它在同样条件下,具有远高于Delaunay构网下三角形上的线性插值方法精度,并具有高保真特性.分析和实例比较表明它是目前DEM最优的线性内插方法. 相似文献
6.
科学计算的可视化技术在计算机辅助工程应用的后置处理中占有重要位置,本文介绍了在微机平台上对空间体数据以投影方式快速绘制技术的研究,就实现过程中的一些关键问题如模板及空间体元可见性排序等进行了探讨。研究的成果已应用到铸造的分析计算过程中。 相似文献
7.
淋滤液引起地下水系统污染问题口益突出.本文针对承钢双大尾矿库淋滤液引起地下水氟污染问题展开研究,通过现场勘探、取样,以及尾矿砂矿物成分和粘粒含量分析,在此基础上进行室内土柱淋滤试验以模拟氟在尾矿砂中的迁移过程,研究其迁移行为特征和影响因素.研究结果表明,由于尾矿砂矿物成分中铁绿泥石和正长石等粘土矿物居多,是氟的良好吸附... 相似文献
8.
针对汽车前置摄像头所拍路况实景中的远距离交通标志占整个画面的比例较小、自动检测较难的问题,本文提出一种改进YOLOv3的卷积神经网络结构.在原YOLOv3算法结构上去掉了13×13这个冗余的大感受野检测层,结合残差结构思想,将深层特征进行上采样,然后与浅层特征图进行张量拼接,得到104×104的尺度检测层,进一步提高对... 相似文献
9.
通过对中厚板边部折叠试样的检测分析,对其产生机理和影响因素进行研究. 结果显示,中厚板边部折叠现象是板材横轧宽展过程中侧面材料在轧制中受轧辊作用而翻转到板材表面的结果. 折叠缺陷处所观察到的微观组织结构,是轧制前板材表面在高温下形成的氧化铁及脱碳层形成的. 建立了轧制有限元数值模型,证实折叠缺陷是在轧制过程中由侧面的折叠翻转所造成的. 通过实验室实验,得到铸坯边部质量、轧制制度、宽展道次及轧制压下量对中厚板折叠缺陷的影响. 实验结果表明横轧宽展导致折叠缺陷的出现,铸坯边部质量对其没有影响,轧制过程中铸坯侧边的折叠经翻平形成表面折叠缺陷,随着横轧展宽的道次及压下量增加,折叠缺陷距边部距离变大. 相似文献
10.
为研究砂岩在水和温度作用下的抗压强度特性,以三峡库区砂岩为研究对象,进行温度场、渗流场、应力场耦合试验研究,建立了粒子群优化BP神经网络(PSO-BPNN)预测模型,该模型考虑了影响砂岩抗压强度的多种因素(温度、孔隙水压等),预测砂岩三轴抗压强度值.较传统BP神经网络(BPNN)模型,PSO-BP神经网络模型能够更好地预测三场耦合作用下砂岩的抗压强度变化特征,预测精度更高. 相似文献