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近年来,有机质与金属成矿关系研究备受关注。扬子板块北缘马元矿床铅锌矿体分布与古油藏、沥青在空间上叠置,是探索有机质与铅锌成矿关系的理想地区。矿区发育分散有机质、沥青、气态烃类等不同赋存形式的有机质,生物标志化合物特征明显,以低碳数正构烷烃为主,具浅海环境藻类来源特征,均处于过成熟演化程度。沥青206Pb/204Pb值为17.946~18.071,207Pb/204Pb值为15.593~15.703,208Pb/204Pb值为37.812~38.072,Pb模式年龄为612~478 Ma,结合油-源对比结果,沥青主要来源于下寒武统郭家坝组烃源岩,郭家坝组烃源岩经历了较强的还原环境和缺氧的高盐度环境。各类有机质C同位素组成一致,δ13C值为-35.3‰~-31.4‰,与区内闪锌矿流体包裹体中甲烷、乙烷等C同位素一致,显示有机成因碳典型特征。综上所述,马元铅锌矿床成矿与有机质关系密切,古油藏热裂解和热化学硫酸盐还原(TSR)作用提供了还原硫,富含Pb、Zn的盆地卤水与富含CH4、H2S的有机还原性流体混合是其重要成矿机制。 相似文献
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目标跟踪是计算机视觉领域一个重要的研究方向,近年来学者提出了众多优秀的目标跟踪算法,但许多算法的低实时性制约了其在应用场景中的有效性。针对这些算法,提出了一个通用的跟踪模型,并针对此模型提出了一个可行的并行优化方案。之后使用SCM算法验证了所提出的并行优化方案。在四核CPU的环境下,并行后的SCM算法相比于未并行的算法取得了3.48倍的并行加速比,并且比原算法Matlab+C程序的运行速度快了约30倍,这说明了所提出的并行优化方案的有效性。 相似文献
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建立了基于外部输入的非线性自回归神经网络(NARX)的地下水位预测模型,利用2015年1月至2020年9月潮白河生态补水量和W3、W4地下水监测井的监测数据对模型进行了训练,使用2020年9-10月的数据分别评估了模型开环预测和闭环预测能力.结果 表明:训练后的NARX模型在滞后期为7d、隐含层神经元数量为20个时表现出最佳精度;开环预测对于短期预测精度较高,纳什效率系数达到92.08%~95.74%;闭环预测相对开环预测精确度较低,但仍能较准确地刻画水位变化趋势.研究成果可以较好地实现短期与长期的地下水位预测,支撑潮白河流域生态补水精细化管理. 相似文献
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