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期刊信息/Journal information
矿产与地质
矿产与地质

贾国相

双月刊

1001-5663

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0773-5839564

541004

广西桂林市辅星路2号

矿产与地质/Journal Mineral Resources and GeologyCSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1981年，1986年正式公开出版发行。现已出版17卷94期。《矿产与地质》紧密围绕办刊宗旨，及时准确报道有色金属行业动态，围绕期刊所开辟的栏目，报道了大量与之相关的信息，科研进度及最新成果，取得了一定的成绩。二次荣获广西区优秀科技期刊，二次荣获有色金属工业优秀期刊，是万方数据-数字化期刊收录期刊。
正式出版
收录年代

    广西废弃矿区土壤中Cd、Pb、As污染特征及环境质量评价研究

    黄春霞黄立幸
    168-173页
    查看更多>>摘要：文中对广西某废弃稀土矿区9个采样点0～20 cm(表层)和20～60 cm(深层)以及2个土壤剖面共38个土壤样品进行取样分析,采用地积累指数评价法和潜在生态风险指数评估模型评价了 Cd、Pb、As三项重金属污染状况和潜在生态风险并应用相关性分析了重金属来源.结果显示:(1)表层和深层土壤中重金属元素Cd、Pb存在明显的重金属超标现象,尤其是Cd含量超标情况严重,在表层和深层土壤中,Cd的超标率均达到了 100％,Pb的超标率分别达到了 33.3％和22.2％,As含量正常处于未污染状态.(2)表层和深层土壤3种重金属元素的相关性分析显示,Cd和Pb的相关性不明显,As元素表现出极显著正相关;(3)污染评价显示,表层土壤重金属元素中Cd处于偏中度污染水平,Pb处于轻度污染水平,深层土壤中Cd、Pb均处于偏中度污染水平,表层和深层土壤中As元素均显示无污染.(4)As元素在矿区和非矿区0～100 cm剖面Igeo 值均小于-1属于无污染等级.非矿区剖面土壤重金属Cd、Pb的污染程度整体上小于矿区Cd、Pb污染.在矿区范围内,Cd、Pb含量均表现出随着土壤深度增大先升高后降低,且在深度为40 cm处达到最高值,非矿区无明显变化规律.

    废弃矿区重金属污染状况生态风险评价

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    辽西新太古代片麻岩金矿中金与伴生元素的多重分形模型剖析

    石娴李猛猛李壮
    174-183页
    查看更多>>摘要：新太古代片麻岩在辽西地区分布面积广阔,其中发育的金矿矿产资源丰富.为了研究辽西地区新太古代片麻岩金矿中共伴生元素对于Au元素成矿的重要性,本文以辽西地区新太古代片麻岩中典型金矿床及矿化点矿体的组合分析数据为样本,运用多重分形理论进行Ag、Cu、Pb、Zn、S元素质量分数与金元素质量分数的相关性分析,进而建立了基于多重分形理论的金与共伴生元素多重分形模型.根据多重分形的拟合分析结果显示,Au、Cu、Pb、Zn和S元素的拟合曲线分布状态均呈明显的下凸型,其均匀程度介于正态分布和指数分布之间,广义分维值均大于1.3,说明它们之间存在明显的相关性.而银元素的拟合曲线分布状态明显不同于其它元素,说明银元素的富集不受或受到其它元素的影响很小.结合元素亲和性特征,以硫元素为核心,分析了 Au、Ag、Cu、Pb、Zn的亲硫性,并将新太古代片麻岩金矿中金的演化过程划分成四个阶段,分别为①黄铁矿富集阶段,②自然金伴生阶段,③交代充填阶段,④变质氧化阶段.根据多重分形模型的拟合分析结果,并结合前人的理论研究成果表明:新太古代片麻岩金矿中共伴生元素组合对于金元素成矿极为重要,它为后期找矿的方向及隐伏矿床的发现提供了重要的指示.

    新太古代片麻岩多重分形亲硫性演化过程

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    基于全卷积神经网络的遥感图像线性构造解译方法——以云县官房铜矿区为例

    王宇翔常河王玉祥
    184-194,204页
    查看更多>>摘要：文章研究了深度学习方法在地质构造解译中的应用,探究了相比传统的线性构造方法更为高效且无需先验知识的方法.以基于全卷积神经网络(FCN)的图像像素注释方法实现了遥感数据对于线性构造解译半自动解译.选择云南省云县官房铜矿矿区作为实验区域,绘制的图件表明该解译方法能够满足普通地质研究的基本需求,同时也能作为人工线性构造解译工作的初步参考,具有一定的研究意义.而与其他传统自动解译方法对比,可以发现在解译精度、效率和可重复使用性上都存在一定的优势.这些研究成果对于地质构造解译的自动化发展具有重要的参考价值,也为遥感解译智能化的发展提供了新思路.

    线性构造全卷积神经网络官房铜矿语义分割

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    基于虚拟样本生成的致密砂岩储层参数预测

    韩旭东张广智刘飞郭彦民...
    195-204页
    查看更多>>摘要：由于孔渗统计回归和测井解释方法在致密砂岩储层参数预测中表现不佳,人工智能方法被广泛应用于致密砂岩储层参数预测中.然而,可用的岩心数据很难满足人工智能大量学习样本的要求.因此,提出了基于高斯混合模型的虚拟样本生成方法,以解决缺乏训练样本的问题.该算法的通过拟合原始样本的分布来生成虚拟样本,填充了小样本数据之间的信息缺失.通过标准函数测试,该方法能有效生成训练数据,实际工区孔隙度和渗透率预测对比试验表明,经过虚拟样本扩充数据集后,模型的预测准确率分别提高了 9.7％和18.6％,表明所提出的方法可以有效地提高小样本条件下的模型预测精度.

    储层参数预测高斯混合模型虚拟样本生成深度学习

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    云南个旧首次发现花岗岩型锂铷矿床

    肖述刚常国虎王宗元张忠明...
    205-206页
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