罗北凹地卤水钾矿开采消耗资源量计算方法对比研究 —传统地质块段法和圈定法

罗布泊盐湖是世界上最大的第四纪干盐湖之一，沉积了地球上罕见的巨量钙芒硝并形成大型液体钾盐矿。罗北凹地钾盐矿已开采十多年，查清矿产资源的消耗情况，核实资源储量对指导今后的生产及采矿设计意义重大。以往工作，卤水钾盐资源储量采用块段法进行人工计算，过程繁琐且效率低，块段法对储卤构造的空间形态描述简单，对地质参数的不均一性刻画不足，且在块段划分上人为因素影响大，从而导致不可避免的偏差。本文提出使用GMS软件基于地质统计学的圈定法进行计算，该方法通过建立三维矿体模型，利用克里格块段估值进行储量计算及汇总，相较于地质块段法能够更好的“圈区”和“算量”，从统计意义上说，是从变量相关性和变异性出发，在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏、最优估计的一种方法，可大大消除以上问题的困扰。本文对比两种方法的计算结果：地质块段法和圈定法计算的潜卤水消耗量分别为1.11×109 m3和1.21×109 m3，二者的相对误差为8.26%。承压卤水消耗量分别为0.29×109 m3和0.98×109 m3，二者差距较大，相对误差达70.82%。分析原因，我们发现基于地质统计学的圈定法能够更精准且便捷的计算体积，地质参数通过地层网格剖分插值分配到每个节点上，很好的描述了地层的非均质性，计算过程效率高速度快，核实的资源量更精确。本方法同样可应用于其他液体矿产资源储量估算，具有很好的适用性。     

融合XLnet与DMGAN的文本生成图像方法

针对文本生成图像任务中的文本编码器不能深度挖掘文本信息,导致后续生成的图像存在语义不一致的问题,本文提出了一种改进DMGAN模型的文本生成图像方法。首先使用XLnet的预训练模型对文本进行编码,该模型在大规模语料库的预训练之下能够捕获大量文本的先验知识,实现对上下文信息的深度挖掘;然后在DMGAN模型生成图像的初始阶段和图像细化阶段均加入通道注意力模块,突出重要的特征通道,进一步提升生成图像的语义一致性和空间布局合理性,以及模型的收敛速度和稳定性。实验结果表明,所提出模型在CUB数据集上生成的图像相比原DMGAN模型,IS指标提升了0.47,FID指标降低了2.78,充分说明该模型具有更好的跨模态生成能力。