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  • 简介:教学科研岗位招聘信息:1.中山大学地球科学与地质工程学院招聘专职科研系列特聘研究员、特聘副研究员人员。专业要求:地质学、地球探测与信息技术(含地球物理)、地质工程(含岩土工程)。http://gs.sysu.edu.cn/Item/2357.aspx2.中山大学地理科学与规划学院招聘专职科研系列特聘研究员、特聘副研究员人员。

  • 标签: 自然地理学 地理信息系统 地球探测 岩土工程 地球科学 地理科学
  • 简介:为增强本刊信息交流功能,促进地学科技人才流动,体现学会为广大会员和科技工作者服务的宗旨,本刊从本期起新设"招聘信息"栏目。该栏目将辑编近期国内主要地学科研、高校人才需求的有关信息,方便广大会员和有流动需求的科技工作者查询。同时欢迎我会会员和广大科技人员为本刊提供信息

  • 标签: 招聘信息 人才流动 科技工作者 地学科技 信息交流 人才需求
  • 简介:60年代以来,非平衡态热力学与非平衡态统计力学取得突飞猛进的发展,并很快向其它科学领域渗透。它将物理学、化学、生物学、地质学、宇宙科学、人体科学、生理学、病理学等连接起来,填平了自然科学与社会科学之间的鸿沟。耗散结构理论就是在这样的背景下建立与发展起来的。在1967年召开的第一届“理论物理与生

  • 标签: 非平衡态热力学 耗散结构 宇宙科学 场理论 人体科学 平衡相图
  • 简介:由本会与中国科学院资源环境局联合召开的全国超大型矿床寻找与理论研讨会通过了给国家计委、国家科委、国家自然科学基金会及地矿部的一份建议书,呼吁有关部门将超大型矿床的研究列入“八五”攻关项目,组织多学科、多部门的综合研究,以期在这一领域取得某些突破,为缓解我国矿产资源的严峻形势作贡献,使我国矿床学地球化学研究进入世界先进行列。该建议书同时抄送冶金工业部、有色金属工业总公司、核工业总公司、化学工业部、中国黄金总公司、国家黄金管理局、国家教委、中国人民武装警察黄金指挥部与中国科学院。现将建议书公布如下。

  • 标签: 超大型矿床 矿床学 综合研究 地球化学研究 矿床分布 国家计委
  • 简介:为了阐明CH4与CO2在高岭石中的竞争吸附机理,采用蒙特卡洛方法构建了高岭石超胞模型,模拟计算了高岭石吸附CH4与CO2在不同温度及压力条件下的变化规律,分析了不同孔径对高岭石吸附CO2和CH4的影响。结果表明,不同温度下高岭石对CH4与CO2分子的吸附量均符合Langmuir模型,在相同压力条件下,高岭石对CO2分子的吸附量远远大于对CH4分子的吸附量;293.15K时,高岭石对CO2的吸附具有明显的竞争优势,CH4在CO2分子的影响下不再符合Langmuir曲线,说明高岭石与CO2分子的相互作用强于与CH4之间的相互作用;随着孔径的增大,高岭石对CH4与CO2的吸附量均减小,表明CH4和CO2主要吸附在微孔中;高岭石吸附CH4与CO2分子后体系的总能量和非成键能发生了变化,说明高岭石与CO2的相互作用能要强于高岭石与CH4的相互作用能,高岭石对CH4的吸附为典型的物理吸附,而对CO2的吸附以物理吸附为主,且伴随着微弱的氢键作用。研究结果为阐明CO2和CH4在黏土矿物的赋存机理以及CO2驱替CH4的研究提供了一定的理论依据。

  • 标签: 高岭石 吸附位 竞争吸附 分子模拟
  • 简介:转变思维方式,将航磁数据改变成与化探数据相同的格式,应用多元统计分析方法建立基于物化探综合信息的区域Au找矿靶区定量预测模型。模型中航磁信息展现出优于Au元素的判别能力。以定量预测模型对全区各研究单元与已知有矿单元做相似程度判定,选择相似程度高的53个单元为一级找矿靶区(每个靶区面积25km^2),其中18个(34%)靶区内有已知矿床(点)产出,认为,其余35个(66%)预测找矿靶区应该是寻找Au矿的有利区域。此结果不但改变了传统(定性)地质研究中认为,航磁成果对Au矿找矿靶区判定效果不佳的结论,同时更加充分说明,海量数据信息中隐藏着极大的潜能,只有转变思维方式,依据大数据的观念,应用定量研究的方法(用数学的方法研究地质问题)才能将其充分地挖掘出来。

  • 标签: 大数据 物化探信息 定量预测模型 找矿靶区
  • 简介:以四川江安县耕地土壤为研究对象,研究耕地土壤中重金属污染状况并探讨其污染源,为污染治理提供科学依据。采用X荧光光谱法、电感耦合等离子体发射光谱法、原子荧光法,分别检测岩石、土壤样品的As和重金属元素组成。运用GIS分析功能提取出耕地土壤中As和重金属元素异常信息。结合岩石和耕地土壤样品的测试数据,对所获得的多源信息进行了综合研究。全区耕地土壤中,As、Cr、Cu、Zn、Ni无污染。Cd、Hg、Pb普遍有中度污染。污染源探讨结果表明,污染源与土壤的母岩无关。污染源很可能主要来自含Cd、Hg、Pb的工业废水、劣质化肥、农药,以及农用塑料薄膜等固体污染物等。

  • 标签: GIS 耕地土壤 重金属元素 异常信息提取 污染源