乌干达Kizhozho铁矿地质特征及成因探讨

来源 :现代矿业 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wenhonghe
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
乌干达铁矿资源丰富,通过研究Kizhozho铁矿体的赋存层位、形态、产状、规模和矿石特征,划分矿石类型,分析矿石结构构造。结果表明,矿石的结构构造反映沉积—破碎成粒屑或角砾—搬运—沉积成岩的过程。综合分析认为石英砾岩、砂岩等硅质岩石和氧化铁的沉积物混合后再沉积,后期经变质重结晶或含铁热液交代去硅富集形成铁矿石。矿床具有沉积特征和变质作用特征,成因类型为沉积变质型铁矿床。
其他文献
人工智能的研究取得了不少可喜的进展,也面临着许多严峻的挑战。为了应对这些挑战,学术界提出了各种各样的研究思路。笔者相信,每种思路都有其合理之处,都有可能获得一定的成效。不过,根据笔者的理解,人工智能面临的最深刻最严峻的挑战,是学科和时代的大转变所带来的大阵痛:人工智能范式的张冠李戴。因此,必须对人工智能的范式实施“正冠”:颠覆传统学科范式对人工智能研究的束缚,确立信息学科范式对人工智能研究的规范和引领。实施人工智能范式革命的结果,创生了本文要介绍的“通用智能理论”。
针对现实环境下数据集不断动态变化的特性,提出一种邻域决策粗糙集模型的增量式更新算法。采用由简单到复杂的研究思路,分析了邻域型信息系统论域增加和减少单个对象时,目标近似集与邻域类之间概率的变化规律,进一步地利用这种规律来构造单个对象变化时邻域决策粗糙集模型上下近似集的增量式更新,在单个对象变化的基础上,通过逐步迭代的方式设计了对象批量变化时的增量式更新算法。实验分析表明,所提出的算法具有较高的增量式更新性能,适用于动态数据环境下邻域决策粗糙集模型的动态更新。
为研究未来系统在人工智能控制下的系统故障预测、预防、控制和恢复能力,提出一种基于信息生态方法论的人工智能系统故障分析方法。将研究对象划分为人、功能、自然和智能系统;以智能系统为核心,研究故障信息、知识和智能安全生成原理;论述了基础故障意识、情感和理智的特点。研究表明,系统故障的人工智能分析必须采用信息生态方法论结合安全科学理论进行。分析原理是基于信息生态方法论,考虑基础故障意识、情感与理智,及即时故障语义信息进行的综合决策与反应,以确保系统在规定条件下完成预定功能。
韩家庄铌矿产于华北陆块南缘北秦岭造山带东段,栾川—明港深大断裂北侧。铌矿体呈北西向,似层状、脉状分布,赋存在王家营岩体内部相细晶岩脉、南泥湖组石英岩内。对铌矿体地质特征进行了总结,对含铌矿化细晶岩采用化学分析、岩矿鉴定、电子探针等方法进行了研究。结果表明,王家营岩体内部相绿帘钾长细晶岩、角闪钾长细晶岩铌含量较高,矿石矿物为铌铁矿、铌钙矿。磁性、ΣREE、Rb、Sr、Ba、Ga、Zn、Ti、Ta等矿化与铌矿化关系密切;放射性强弱(钍异常)与铌矿化呈正相关关系。这些矿化信息为进一步的找矿勘探提供了重要线索。
大庄铌钽矿床位于二郎坪岛弧带,中国铌钽成矿区带—秦岭成矿带,依托河南省铌钽矿潜力资源评价项目,在整理分析1∶5万地质调查、1∶1万地质测量、1∶20万重力测量、1∶20万重砂测量、1∶20万水系沉积物测量、槽探及坑探等资料的基础上,总结成矿规律,进行成矿预测,构建成矿模型。结果发现,①大庄铌钽矿床为花岗伟晶岩型铌钽矿;②花岗伟晶岩脉主要沿二郎坪群大理岩与五垛山花岗岩接触带分布;③花岗伟晶岩脉中铌、钽、锂、铍等稀有矿物矿化普遍,铌钽矿物主要分布在具钠长石化的长石单矿物结构带内;④伟晶岩型铌钽矿均分布在剩余重
《矿产资源法(修订草案)》第29条第2款存在规范属性迷惘、要件内涵不明的弊病,新增该款的妥当性存疑。以教义学路径展开的规范证成应从文义解释与目的解释出发,考虑该款与矿业权审批制度的体系融贯。结合司法裁判所得出的结论为:第29条第2款性质为行政管理规范,矿业权实际控制人变更属于识别变相转让矿业权的核心要素。判断以股权形式转让矿业权可采取实质标准,借助行为支配力理论,结合股权比例、管理权、权利行使条件等要素综合确定矿业权实际控制人变更的事实。股权转让行为与矿业权转让行为效力评价应区分对待,行政审批仅决定矿业权
传统特征提取方法大多基于嵌入表达,常忽略了路径语义;基于关系路径的推理方法多考虑单一路径,性能仍有提升空间。为进一步提升知识推理能力,使用自定义的卷积神经网络框架编码随机游走生成的多条路径,利用双向长短期记忆网络的隐藏状态合并向量序列,结合注意力机制实现差异化的多路径语义信息集成,计算候选关系与实体对的概率得分,用于判断三元组是否成立。NELL995和FB15k-237数据集上的链路预测结果证明方案可行,F1等指标相比主流模型也有一定优势;进一步在大型数据集和稀疏数据集上验证方案可行。
传统信息检索技术已经不能满足人们对信息获取效率的要求,智能问答系统应运而生,并成为自然语言处理领域一个非常重要的研究热点。本文针对中文的冬奥问答领域,提出了基于知识图谱、词频-逆文本频率指数(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)和自注意力机制的双向编码表示(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的3种冬奥问答系统模型。本文首次构建了冬奥问答数据集,并将上述3种方法
针对大规模拥挤场景视频中行人目标小、行人遮挡和行人交叠而导致的检测困难等问题,本文将逐像素预测目标检测框架—全卷积单阶段目标检测FCOS(fully convolutional one-stage object detection)应用于行人检测,提出一种改进的主干网络用于提取行人特征,通过增加尺度回归实现目标行人的多尺度检测,同时减少其他特征层检测的目标数量,进而提升行人检测的能力。在拥挤行人场
为提高矿产资源量估算的可靠度,对普通克里格法进行应用探索。基于3Dmine建模平台和前人研究成果,以钻孔、勘探线剖面等资料为依据,初步建立了桃山罗布里南部地区的地质数据库和三维地质模型。基于Visualstat地质统计模块,通过数据分析、实验变异函数验证与模拟确定变异函数参数。最后,利用普通克里格法对块体单元赋值,实现了资源量的快速计算。结果表明,普通克里格法不仅估值结果准确可靠,而且可设置多个高程区间、不同品位值对资源量进行动态分析,为矿山部署及下一步地质勘查工作提供新思路。