陕北晋西砂黄土的胶结物与胶结作用研究

在野外调查的基础上,采用SEM、XRD、土壤物理和土壤化学等方法,对陕北晋西12个县市的48个马兰黄土样品进 行了全分散法粒度组成测定、聚集体分析以及黄土胶结物组成的测试分析。结果表明,砂黄土中的粘土矿物和超细碳酸盐、 游离氧化物和有机质等胶结物质主要是以聚集体包膜的形式存在于碎屑颗粒表面,并构成砂黄土骨架间的结构联结,具有弱 胶结特性。砂黄土中粘土矿物和有机质为非水稳性胶结物质,仅在干燥状态具有较弱的胶结作用;黄土中的CaCO3呈粗颗粒 骨架和细分散超细碳酸钙两种形式存在,并分别起着骨架作用和胶结作用,超细碳酸钙为不可逆的胶结材料,在聚集体形成、 保存以及聚集体与碎屑颗粒之间的联结方面发挥着重要作用;非晶质游离氧化物(SiO2、Fe2O3、Al2O3)含量虽低,但由于他们 是以薄膜形式分布在颗粒表面,在黄土胶结作用中也是不可忽视的,并与上述各种胶结物共同起作用。通过统计分析认为, 凝聚系数可以较好地反映黄土的胶结程度,成为联系黄土胶结特性与黄土物理力学性质之间的桥梁。黄土胶结物组成及其 胶结机理的研究不仅有助于深化砂黄土工程特性的认识,而且对揭示黄土高原表生地球化学环境具有重要意义。     

基于土质边坡塑性极限分析条分法的可靠度计算方法研究

从土塑性极限分析上限定理出发,以土质边坡塑性极限分析条分法为基础,在引入可靠性分析方法(JC法)后,建立了土质边坡塑性极限分析条分法可靠度极限状态方程,并推导得到了塑性极限分析条分法可靠度计算公式。这种方法实现了定值计算向不确定性计算的转变,同时可靠度指标β的计算结果具有概率的意义。     

FT-IR spectra of NaCl�CH2O in the region from near to beyond the critical state

Water and NaCl?CH₂O solutions and their molecular spectra at high temperatures and pressures were observed and examined using a new design of hydrothermal diamond anvil cell (HDAC) connected to both a light and an infrared microscope. We have modified the diamond window of the HDAC to have a wide angle to allow the infrared beam to pass the window. Fourier-transform infrared (FT-IR) spectra of NaCl?CH₂O?CD₂O were examined at high temperatures and pressures up to 850 °C and 3 GPa. The effect of increasing temperature on water spectra differed from that of increasing pressure. The O?CH stretching frequency of water molecules increases with increasing temperature (from 20 to 600 °C), and also with increasing salinity of the solution.     

盐湖资源开发利用进展

本世纪头十年里,国际上再度掀起盐湖资源开发热潮。这很大程度上是由于锂的开发热带动的,同时也是和钾肥的广泛施用、价格一路走高有关。南美安第斯高原地区盐湖蕴藏世界70%以上的锂资源,且卤水锂、钾、硼浓度高。该地区极度干旱,少雨多风,非常适合采用卤水盐田蒸发的节能浓缩工艺技术。老的盐湖开发企业则在钾肥需求的带动下,稳步发展。在我国,新疆罗布泊和青海柴达木盆地盐湖则钾锂镁硼产品多元化,经营多元化取得长足进步。本文对近十年来,国内外盐湖开发的新动向做了概括介绍,特别着重于南美"锂三角"地区这一新的生长点。     

梯度下降法在沉积物粒度分布拟合中的应用

结合实测数据,以三个对数正态分布函数的和函数为拟合函数,以梯度下降法为主要方法,对沉积物粒度分布进行了数据拟合,通过数值实验我们发现:利用梯度下降法可以有效地优化分布函数的各参数,实现拟合残差的稳步持续减小,具有良好的可操作性,拟合效果是令人满意的,它为我们进行数据拟合提供了一条新的思路,同时此方法也可以推广到解决其他极值问题.     

粉末压片-X射线荧光光谱法在地球化学标准物质均匀性检验中的应用研究

均匀性是标准物质三大特性之一。X射线荧光光谱法（XRF）,精密度高,可实现多元素同时分析,是地球化学标准物质均匀性检验重要方法之一。目前,应用XRF对标准物质进行均匀性检验还存在争议。由于均匀性检验要求称样量为最小取样量,一般地球化学标准物质的最小取样量为0.1 g,而采用粉末压片-XRF进行均匀性检验时称样量为4 g左右,得到的结果在理论上不足以支撑样品在最小取样量条件下是否均匀。本研究改变了以往压片模具的大小,采用0.1 g样品粉末压片法制样,在对仪器条件进行优化的基础上,选取了3个土壤（GBW07425,GBW07428,GBW07388）和3个水系沉积物（GBW07375,GBW07378,GBW07379）标准物质,每个标准物质取15瓶,每瓶取样2份,共制样片30个,对SiO₂,Al₂O₃,TFe₂O₃,MgO,CaO,Na₂O,K₂O,Mn,Ti和P共10个主量组分进行了均匀性检验,根据单因素方差分析的F值、测定值的标准偏差（s）和相对标准偏差（RSD）综合判定样品的均匀性。通过理论计算,在样品照射半径为5 mm的条件下,所测10个主量组分的最小取样量小于0.1 g。0.1 g压片测定结果表明,本研究中的方法准确度高,相对误差小于16%,精密度高,相对标准偏差不超过4.3%,F值小于临界值,标准物质的均匀性良好。在最小取样量为0.1 g的条件下,应用X-射线荧光光谱法进行均匀性检验,不仅能够解决地球化学标准物质均匀性检验中长期存在的争议问题,还可为X-射线荧光光谱法在其他领域的应用提供技术支持。     

热红外光谱的石榴子石亚类识别方法

高光谱技术快速、无损、精确探测矿物,能够清楚的反映矿物化学成分的改变。石榴子石在热红外波段具有诊断性的三峰式特征。反射峰波长与化学成分关系密切,所以可以依据石榴子石在热红外波段的光谱特征开展其亚类分类研究。钙铬榴石和锰铝榴石反射峰位置易于与其他亚类区分,而铁铝榴石和镁铝榴石、钙铁榴石和钙铝榴石的反射峰位置有较大重叠区域,无法直接判别,因此亟需一种基于热红外光谱的快速、准确识别石榴子石亚类的分类方法。基于热红外光谱库中85个不同类型的石榴子石样本数据获取其3个反射峰位置及波长差值信息,利用非线性BP神经网络、聚类分析以及多元线性判别分析3种方法开展石榴子石亚类识别实验,并运用精确率、召回率和F1值进行分类精度评价。结果显示：BP神经网络算法分类的精确率、召回率和F1值均能达到100%,铁铝榴石和镁铝榴石、钙铁榴石和钙铝榴石得到很好地区分;聚类分析和多元线性判别分析分类的精确率、召回率和F1值分别为86.1%、80%和79.2%,84.2%、80%和79.5%,这两种方法对反射峰重叠的铁铝榴石和镁铝榴石、钙铁榴石和钙铝榴石分类效果不好,因此BP神经网络更适合石榴子石亚类识别。本研究利用BP神经网络强大的非线性自动映射能力,找到了石榴子石热红外谱段反射峰位置与亚类类型之间复杂的映射关系,证明了BP神经网络方法与热红外光谱特征结合使用的可行性与优越性,为石榴子石亚类识别提供了快速有效的技术支撑,同时为其他矿物的快速有效识别提供了良好的技术启示。     

石榴子石热红外波谱特征研究

近年来短波红外高光谱技术已成功应用于含水含羟基蚀变矿物及矿床学研究,但是对于不含水不含羟基矿物探测效果不好,而热红外高光谱技术可以弥补这一技术缺陷,对于含Si_nO_k,SO₄,CO₃和PO₄等原子基团的矿物具有良好的应用前景。石榴子石是一种重要的含Si_nO_k 基团的岛状结构硅酸盐矿物,根据成分可分为钙铝榴石、钙铁榴石、镁铝榴石、铁铝榴石及锰铝榴石等不同端元,石榴子石成分对成矿温压环境及成矿中心预测具有重要的研究意义。目前针对石榴子石热红外波谱特征研究非常欠缺。故采集不同成分、不同颜色石榴子石样品16件,创新性地运用美国Agilent4300热红外波谱仪开展热红外波谱特征研究,同时运用美国Niton手持式XRF分析仪开展石榴子石同一测量位置的SiO₂,MgO,Al₂O₃,K₂O,CaO和Fe₂O₃等主量元素含量测试,并分析波谱吸收位置与主量元素含量之间的关系。结果表明石榴子石在热红外波段10~13 μm具有左高右低的双峰式诊断性波谱特征,在11.5 μm附近呈现一个主吸收谷,在12 μm附近有一个次级吸收谷,且主吸收谷及次级吸收谷波长位置与石榴子石Al₂O₃和Fe₂O₃含量具有良好的相关性,相关系数大于0.9,即波谱吸收谷的波长位置与Al₂O₃含量具有线性负相关关系,与Fe₂O₃含量具有线性正相关关系。据此研究结果,可以快速开展石榴子石矿物成分的野外鉴定,还可以快速开展矽卡岩矿床野外蚀变分带研究,进而指导找矿勘查。揭示了不同成分石榴子石矿物的热红外波谱特征,对其他架状硅酸盐、岛状硅酸盐、单链状硅酸盐、碳酸盐、硫酸盐矿物的热红外波谱特征研究具有重要的指导意义。     

基于PCA的土壤Cd含量高光谱反演模型对比研究

土壤重金属污染对人类健康造成了极大的威胁,如何快速摸清土壤污染情况尤为重要。高光谱遥感具备光谱分辨率高,快速无损等优势,使其在土壤组分反演方面具有巨大的潜力。针对高光谱信息冗余及光谱变换对土壤镉（Cd）含量估算的影响进行分析,并利用变换前后的高光谱数据对比研究了不同高光谱模型对土壤Cd含量反演的性能。首先利用等离子体质谱法和FieldSpec4地物光谱仪收集了56组土壤样品的Cd含量和对应的高光谱曲线（350～2 500 nm）;为了弱化光谱测定中光亮变化和土壤表面凹凸对实验结果的影响,研究对高光谱数据进行倒数对数预处理;考虑到高光谱数据中存在大量的信息冗余,研究采用了主成分分析（PCA）对高光谱数据进行降维处理并最终保留了前12个主成分量作为特征变量。针对高光谱反演模型,研究选择了偏最小二乘（PLSR）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）四种回归模型建立PCA主成分与Cd含量之间的关系;最后,研究选取了决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和RPD三种精度评估指标评估回归模型的拟合精度,结果表明针对光谱采用PCA波段降维的方法处理后,选取的12个主成分对变化前后的光谱累计贡献率均达到99.99%,作为模型的输入变量,四种模型均具有一定的预测能力。无论光谱变换与否,PCA-RF反演模型的预测能力均为最好（R2分别为0.856和0.855,RPD均高达3.39）。利用PCA对高光谱数据降维处理可以有效降低高光谱数据冗余,有力的保证模型的预测能力。以PCA筛选出的主成分量可以作为模型极好的输入变量,以RF为基础的高光谱反演模型在反演土壤Cd含量时具有最佳效果,可为该区域及类似地区的土壤重金属污染物反演提供新的方法支撑。