简介:在现代地层学和沉积学理论的指导下,地层多重划分对比研究的岩石地层单位的重新厘定是当代最具科学化、系统化和现代化,也最容易被地层工作者乐于接受的。笔者多年来积累了区内实测地层剖面以及测试分析的大量丰富的实际资料。(1)在此基础上,参照《安徽省岩石地层》,对淮北地层小区进行了岩石地层单位的具体划分,指出了各组段的岩性特征、典型分界标志及其各地层单位间的接触关系;(2)利用大量测试分析资料,系统地研究了淮北地层小区早古生代岩石地层的物质组成,各组段三种矿物成份(方解石、白云石、石英)、八项化学成份(CaO、MgO、SiO2、Al2O3、k2O、Na2O、TFe、P2O5)和九种微量元素(Cu、Mo、Co、Ni、Sr、Ba、Ti、Mn、B)的平均含量。为区域定量地层学提供了丰富的基础性资料,也为内生金属矿床赋矿层位研究提供了有益的帮助;(3)按照全国储量委员会有关沉积矿床的工业要求,指出了淮北地层小区内早古生代岩石地层各组段中的沉积矿产的工业用途,为今后在皖北地区寻找非金属层型矿产指明了方向。上述成果对野外地质填图、金属矿床地质勘查、定量地层学研究以及非金属层型矿床普查工作中都有着十分重要的作用。
简介:我国高分系列卫星数据因具有重访周期短、价格低廉、精度较高的特点,在矿山开发监测工作中得到了广泛的应用。本文在深入了解高分二号卫星数据特征的基础上,以甘肃永登县为例,利用机器学习模型中支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)自动提取矿山开发信息,在处理的遥感影像上进行样本采集,借Matlab平台对样本及影像数据进行归一化、降维处理(PCA)。利用SVM模型进行信息自动提取过程中,选取径向基核函数(RBF),运用量子粒子群算法进行参数寻优,最终对提取结果进行野外调查。查证结果表明利用SVM模型进行矿山开发信息自动提取是可行的。该研究为国产数据在矿山监测应用中提供了新的思路。