秘鲁绿山斑岩铜钼矿床地质特征及成因

绿山(Cerro Verde)斑岩铜钼矿床位于秘鲁南部古新世—始新世斑岩铜钼成矿带的北端。矿体赋存于前寒武系Charcani片麻岩、晚白垩世Yarabamba花岗闪长岩、古新世英安斑岩和石英电气石角砾岩中,热液蚀变由中心向外分别为:钾化带—泥化带—石英绢云母化带—青磐岩化带。矿床形成与板块俯冲有关的岛弧环境,受区域性印加普丘断裂控制,在古新世英安斑岩侵位,带来了大量成矿热液,形成了世界级的超大型斑岩铜钼矿床—绿山斑岩铜钼矿床。     

三维激光扫描技术在高速公路沉降监测中的应用

三维激光扫描技术通过快速高效地获取海量高精度的点云数据,大大减少现场测量时间,提高工作效率。文中采用三维激光扫描技术和水准测量分别对某一路段高速公路进行沉降观测得出,将三维激光扫描技术应用到高速公路沉降监测具有一定的实用价值。     

老挝塞公省达克金矿区水系沉积物地球化学特征及找矿预测

达克金矿区位于老挝长山—岘港成矿带南缘,区域地质工作程度较低,为明确研究区找矿方向,首次对该地区开展了1∶50000水系沉积物地球化学测量,共采集836件样品,分析测试19种元素,通过相关性分析和因子分析将元素异常分成4类组合：F1(Cu-Cr-V-Ti)、F2(W-Mo-Bi)、F3(Au)、F4(Sn)。圈定综合异常17个,其中DJ5、DJ12、DJ10、DJ14、DJ6异常套合好、强度高、规模大、找矿潜力大。综合区内矿床地质特征及水系沉积物地球化学特征,圈定了岩浆热液型钨锡铋钼矿、铜铬镍钒钛矿及浅成低温热液型金矿3处找矿靶区,指明了下一步找矿方向,也为老挝南部地区开展此类工作积累了宝贵经验。     

三维数字矿山系统建设之关键技术分析

随着全球化经济建设速度的不断加快,矿产资源的需求量正在逐年增加,矿产的含量也是代表一个国家经济实力的标志之一。所以对于建立矿山系统开采模式是很关键的,传统方式已经比较落伍,所以要采用新型技术设计新理念对矿山系统进行建设。采用三维数字模型对矿山系统进行研究,从矿山系统的规划与开采方面和安全生产方面进行设计,力图建成一个完整型的矿山建设系统,并通过实验将新方式与传统方式进行对比,从而分析新技术的可行性。     

"五型"班组创建新篇

加强＂五型＂班组建设,就是要激活细胞,增强细胞的生命力。班组是企业的细胞。＂五型＂班组建设作为企业内部的一项重要基础性综合性工作,是两个文明建设的前沿阵地。抓好＂五型＂班组建设,是企业各项工作的基础和落脚点,是企业改革、创新、发展的重要保证,是提高企业整体素质和管理水平的重要环节。     

基于反时限混沌郊狼优化算法的BP神经网络参数优化

针对郊狼优化算法优化性能弱及多样性低等问题,提出一种基于反时限衰减算子的混沌郊狼优化算法(ICCOA).首先,在个体迭代更新过程加入反时限衰减权重因子,使得全局搜索与局部开发能力保持平衡的同时提高算法的搜索速度;其次,加入基于Tent混沌映射的混沌干扰机制,将种群中部分较差个体经过映射产生新个体,进而增大种群多样性;接...     

增强针织企业成本管理的科学性

针织企业产品决策的关键是产品的成本,传统的成本核算是以产品所经工序分别计算,然后累计出来的,文中提出了逆推法的新思路,即按模拟市场核算进行成本倒算,把市场和成本控制结合起来,实现期望利润.同时,成本定额不是一成不变的,应进行科学地分析、及时地调整,增强成本管理的科学性,使企业在竞争中立于不败之地.     

刺槐花复合果糕的研制

以刺槐花为原料,添加苹果、山楂、红枣,使用合适的胶凝剂生产刺槐花复合果糕,研究了产品的加工工艺参数和配方。结果表明,刺槐花复合果糕的原料最佳配比为m(槐花浆)∶m(山楂浆)∶m(苹果浆)∶m(枣汁)=15∶5∶5∶13,胶凝剂的最佳配比为m(果胶)∶m(琼脂)∶m(卡拉胶)=5∶5∶6。产品配方的质量分数为:原料35%,白砂糖15%,柠檬酸0.3%,复合胶凝剂1.6%。产品烘烤温度为50℃,烘烤时间为19 h。所制得的产品弹性适宜,质地均匀,酸甜适中,爽滑可口,风味优良。     

内蒙古某深部高硫铅锌矿石浮选工艺试验研究

内蒙古某铅锌矿随着开采深度的加深,黄铁矿含量升高,含硫接近30%。为此,在对新采出原矿进行工艺矿物学研究的基础上开展了选矿试验,为该选厂合理选矿工艺流程确定提供依据。结果显示：矿石主要有价元素为铅、锌、硫,铅品位为7.56%,锌品位为23.35%,铅、锌均主要以硫化矿形式存在,方铅矿、闪锌矿、黄铁矿嵌布粒度均为粗粒嵌布。在磨矿细度为-0.074 mm占70%条件下,以ZnSO₄为抑制剂、乙基黄药为捕收剂、730A为起泡剂经1粗2扫流程等可浮铅锌硫,等可浮尾矿以CuSO₄为活化剂、丁基黄药为捕收剂、730A为起泡剂经1粗1精1扫选锌,获得锌精矿1,等可浮精矿在再磨细度为-0.043 mm占80%条件下以石灰为抑制剂、乙硫氮为捕收剂经1粗3精1扫选铅,获得铅精矿,选铅尾矿CuSO₄为活化剂、丁基黄药为捕收剂、730A为起泡剂经1粗1精1扫锌硫分离浮选,获得锌精矿2和硫精矿,锌精矿1和锌精矿2合并为锌精矿,最终获得了铅品位为59.26%、回收率为88.73%的铅精矿,锌品位为52.21%、回收率为94.95%的锌精矿,硫品位为48.71%、回收率为48.93%的硫精矿。试验结果可以为该深部矿体高硫铅锌矿石开发利用提供依据。     

融合关系特征的半监督图像分类方法研究

半监督深度学习模型具有泛化能力强,所需样本数较少等特点,经过10多年的发展,在理论和实际应用方面都取得了巨大的进步,然而建模样本内部“隐含”关系时模型缺乏解释性以及构造无监督正则化项难度较大等问题限制了半监督深度学习的进一步发展。针对上述问题,从丰富样本特征表示的角度出发,构造了一种新的半监督图像分类模型—融合关系特征的半监督分类模型（semi-supervised classification model fused with relational features,SCUTTLE）,该模型在卷积神经网络模型(convolutional neural networks,CNN)基础上引入了图卷积神经网络(graph convolutional networks,GCN),尝试通过GCN模型来提取CNN模型各层的低、高级特征间的关系,使得融合模型不仅具有特征提取能力,而且具有关系表示能力。通过对SCUTTLE模型泛化性能进行分析,进一步说明了该模型在解决半监督相关问题时的有效性。数值实验结果表明,三层CNN与一层GCN的融合模型在CIFAR10、CIFAR100、SVHN 3种数据集上与CNN监督学习模型的精度相比均可提升5%~6%的精度值,在最先进的ResNet、DenseNet、WRN（wide residual networks）与GCN的融合模型上同样证明了本文所提模型的有效性。