湘西南猫儿界花岗斑岩锆石U-Pb年代学、地球化学特征及其地质意义

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文章对苗儿山—越城岭地区西北侧猫儿界花岗斑岩开展了锆石U-Pb年代学、岩石地球化学和Nd同位素研究,探究了岩体的形成时代、成因类型及源区性质。三件花岗斑岩样品LA-ICP-MS锆石U-Pb定年给出的206Pb/238U加权年龄分别为824.3±4.5 Ma、825.4±4.1 Ma和826.8±4.8 Ma,表明猫儿界岩体属新元古代岩浆活动的产物。猫儿界花岗斑岩具有高硅、铝饱和特征,富集Cs、Rb、U、K等大离子亲石元素和Th、Hf等高场强元素,明显亏损Ba、Sr、Ti等元素。球粒陨石标准化稀土配分曲线呈
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预应力锚索锚固技术由于能有效控制边坡变形而得到广泛应用,但同时也出现大量因锚固力损失而造成工程失效的问题.建立以M-2K模型为基础,适用于黄土的锚索与边坡蠕变耦合的M-B-B模型,并推导其相应的本构方程、松弛方程和蠕变方程,从理论上解决了锚固力变化与坡体蠕变之间的关系问题.以兰州市城关区某不稳定斜坡治理工程为例,采用遗传算法反算出模型土体蠕变参数,与已有M-K-B模型拟合情况进行对比.结果表明:M-B-B模型更适用于黄土地区的高边坡,可以用来长期预测预应力变化;由于该工程部分为填土,填土部分水平变形较大,
多聚磷酸盐(Poly-P)是一类非常重要的无机磷酸盐,在自然界广泛存在,研究多聚磷酸盐在自然界的迁移转化对理解磷的生物地球化学循环至关重要。矿物—溶液界面的吸附反应是控制元素在沉积物和土壤中迁移转化的一个关键过程,因此本研究选取在自然界广泛分布的勃姆石(Boehmite),即羟基氧化铝作为吸附剂,研究了勃姆石在不同初始磷浓度、不同pH条件下对多聚磷的吸附行为和吸附机制。实验结果表明:在实验条件下,随着初始磷浓度的增加,勃姆石对多聚磷的吸附量也随之增加,吸附率均接近100%;而随着pH的升高,勃姆石对多聚磷
战场野外复杂红外场景中,由于背景灰度分布无规律、目标边缘模糊且纹理特征缺失,目标极易混淆在背景之中;由于嵌入式平台算力的限制,多数深度学习类检测算法难以应用于便携设备,无法实现快速有效的目标识别。提出一种基于运动目标提取与高效机器学习模型结合的目标识别方法:通过运动检测实现目标像素级分割,经形态学处理后,定位单体目标;根据嵌入式平台算力高低,选择轻量化深度网络特征或轮廓特征,训练softmax模型
分析了传统边沿检测算子的优缺点,引入LVQ神经网络检测图像边沿;阐述了其以传统算子检测结果为教师信号,以灰度图像5×5邻域的中值特征量、方向特征量、Kirsch算子方向特征量为一组特征量作为输入信号训练权值的检测原理与训练过程,给出了特征量的计算公式;以检测脐橙图像边沿为例,设置了不同阈值、不同教师信号类型。结果表明,LVQ神经网络检测边沿,不依赖于教师信号的类型和阈值,在提高边沿连续性和抑制过度
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构造转换带是油气藏勘探开发研究的重要领域,分布在多种类型的挤压或伸展盆地中。基于转换带的理论基础,认为同沉积时期其对砂体的汇聚具有显著的控制作用。平湖斜坡带孔雀亭地区平湖组处于断拗转换期,厘清该时期同沉积断裂体系所组成的构造转换带如何控砂控相,对下步勘探开发具有重要意义。基于三维地震资料解释和录井资料研究,通过构造样式、断裂体系与生长指数梳理,厘清孔雀亭地区平行、共线与叠覆三种转换带类型;同时,转换带控制洼隆相间古地貌的形成,进而控制沉积砂体在近断裂转换点且可容纳空间大的地势低洼区卸载与富集,发育形成坡积
针对轴承振动信号的不确定性和非平稳性以及BP神经网络学习算法收敛速度慢、稳定性差等问题,提出了基于云模型和集成极限学习机的滚动轴承故障模式识别方法.将经预处理之后的信号进行云化,产生滚动轴承在不同状态下的信号云;提取出决定信号云分布的期望、熵和超熵三个参数作为表征轴承状态的特征量并依此构造出原始的轴承状态数据集;再将故障特征数据集经归一化处理后送入集成极限学习机进行识别.研究结果表明:云-集成极限学习机方法可以有效地实现轴承故障模式识别,与传统神经网络识别方法相比,该方法拥有更高的识别准确率和稳定性,并且
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