投稿须知

1稿件内容要求《中国宝玉石》杂志面向社会征稿的版块有:理论研究、学科前缘、教研实践、名家与名校,另设"设计与创作"版块,刊登设计作品图稿及简介。1.1理论研究:包括以下三类文章:(1)选定某种宝玉石作为研究对象,对其宝石学及岩矿特征、谱学特征、光学特性、热力学性质等进行测试分析,可涉及新宝石种类介绍、宝玉石定名、宝玉石质量评价、优化/处理/合成品鉴别、成因产状推断等方面,以分析技术及其应用为核心,突出文章采用的多种分析测试技术以及取得的成果、发现和创新,鼓励学科交叉。     

气藏型储气库注气期试井分析探讨

针对气藏型储气库注采井注采过程中储层物性参数影响因素不明确、注采能力不对称的问题。基于相国寺储气库井下连续油管试井测试结果,提出储气库注气期“温降效应”、“变表皮效应”的概念,分析了储气库注采过程中温降效应、变表皮效应以及储层应力敏感对注采的影响。通过气藏型储气库注气期试井分析技术,研究各因素在试井曲线上的响应特征以及对试井解释参数的影响。结果表明:①相对于采气期试井测试,注气期测试得到的储层物性参数具有同样的参考价值;②储气库温降效应对于试井解释结果的影响可忽略不计,而在不同注采运行周期内,变表皮效应以及应力敏感效应影响差异较大;③编制储气库注采运行方案时应充分考虑变表皮效应与应力敏感的影响,在不同注采运行周期内开展试井测试获取准确的储层参数值。研究成果为储气库试井测试与解释提供了重要的研究依据和理论指导。     

泸州大气污染特征、成因及其防治对策研究

以2020年泸州市大气自动监测数据为对象，应用相关分析开展大气污染成因及污染防治对策研究。成果表明，泸州市区主要污染源为O₃和PM_2.5;在冬季全市及各站点PM_2.5与NO₂、CO显著相关，PM_2.5与SO₂、SO₂与CO、CO与NO₂俱低度相关；在夏季全市及各站点O₃与NO₂显著相关；泸州大气环境主要受工业污染源和机动车污染源共同影响；在不利天气下，通过多污染源综合控制工业污染源、机动车、秸秆燃烧等方式以减轻大气污染。     

云龙县古桥现状及病害特征分析

古代先人所遗留下来的桥梁建筑对当代桥梁工程界而言是宝贵的物质遗产,深入了解并保护修缮古桥梁具有深远的意义。对云南省云龙县沘江流域的古桥梁建筑群的现状进行分析,分析内容包括桥梁结构类型组成、保存情况、几何特征等,并阐述了云龙县古桥的价值体系所在,进一步通过现场调查研究对云龙县古桥的病害现状、病害特征进行总结。本研究的开展可为深入了解云龙县古桥现状以及下一步的古桥保护修缮工作提供技术材料支撑。     

碳纤维布约束下水泥砂浆动态力学及能量特征EI北大核心CSCD

为研究碳纤维复合材料(CFRP)对水泥砂浆的加固效果,针对普通水泥砂浆和CFRP布端面约束水泥砂浆,采用分离式霍普金森压杆(SHPB)分别进行恒定气压(0.3 MPa)和递增气压(0.2、0.3、0.4、0.5 MPa)循环冲击压缩试验,分析了试件的应力-应变曲线、破坏形态和能量特征.结果表明:与普通水泥砂浆试件相比,CFRP布端面约束水泥砂浆试件的循环冲击次数、峰值应力和峰值应变均有显著提高,且其峰值应力随着应变率的提高而增大;CFRP布的断裂部位主要发生在碳纤维横向连接处,CFRP布减缓了试件内部裂缝的产生,提高了试件的延性,表现出更好的抗冲击能力,试件的残余强度增加;端面粘贴CFRP布可以提高水泥砂浆的能量吸收能力,在相同冲击气压作用下,CFRP布端面约束水泥砂浆产生裂纹所需的能量高于普通水泥砂浆.     

基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法

针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象，提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先，用尺度不变特征变换（SIFT）提取图像指定区域特征点并用双向K近邻（KNN）算法进行图像配准，有效提高算法效率；其次，利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除，解决拼接缝色差过渡不均匀问题；最后，针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象，利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型，把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比，图像质量提升了5.84%~7.83%，拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明，该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象，从而提高了图像质量；而且提高了拼接效率，降低了全景图倾斜扭曲程度。     

基于Word2Vec模型特征扩展的Web搜索结果聚类性能的改进

对于用户泛化和模糊的查询，将Web搜索引擎返回的列表内容聚类处理，便于用户有效查找感兴趣的内容。由于返回的列表由称为片段（snippet）的短文本组成，而传统的单词频率-逆文档频率（TF-IDF）特征选择模型不能适用于稀疏的短文本，使得聚类性能下降。一个有效的方法就是通过一个外部的知识库对短文本进行扩展。受到基于神经网络词表示方法的启发，提出了通过词嵌入技术的Word2Vec模型对短文本扩展，即采用Word2Vec模型的TopN个最相似的单词用于对片段（snippet）的扩展，扩展文档使得TF-IDF模型特征选择得到聚类性能的提高。同时考虑到通用性单词造成的噪声引入，对扩展文档的TF-IDF矩阵进行了词频权重修正。实验在两个公开数据集ODP239和SearchSnippets上完成，将所提方法和纯snippet无扩展的方法、基于Wordnet的特征扩展方法和基于Wikipedia的特征扩展方法进行了对比。实验结果表明，所提方法在聚类性能方面优于对比方法。     

DCNN深度特征与交替方向乘子的相关滤波跟踪

针对采用相关滤波的判别式目标跟踪遇到的瓶颈问题：由于目标快速移动引起边界效应，使得相关滤波器在学习与更新过程中可能会引入错误，最终错误的累积将导致跟踪失败。在采集深度学习特征与样本相似性度量的基础上，提出一种引入交替方向乘子方法的改进相关滤波目标跟踪算法，选择DCNN深度特征有效地表征待跟踪目标的初始状态，通过在线分类过程中样本相似性比对与半监督学习，辅助解决相关滤波器在学习过程中存在的自学习问题。所提目标跟踪算法特别适合训练样本为持续获得的、同时存储空间较小的机器学习过程，提高目标在快速运动与部分遮挡等复杂情况下的跟踪成功率，针对VOT2016标准测试视频的实验表明：当目标面临快速运动时，对比CN、SAMF、STC算法，所提DA-CFT跟踪算法将跟踪成功率分别由60.4%～73.4%、67.2%～82.9%、80.9%～88.1%提升至85.6%～91.0%。