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Alteration and mineralization styles of the orogenic disseminated Zhenyuan gold deposit, southeastern Tibet: Contrast with carlin gold deposit

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Geoscience Frontiers 2019年第5期10卷 1849-1862页

作者： Huajian Li Qingfei Wang Jun Deng Lin Yang chaoyi dong Huazhi Yu State Key Laboratory of Geological Processes and Mineral Resources China University of Geosciences (Beijing)

Orogenic disseminated and Carlin gold deposits share much similarity in alteration and *** disseminated orogenic Zhenyuan Au deposit along the Ailaoshan shear zone,southeastern Tibet,was selected to clarify their *** alteration and mineralization from the different lithologies,including meta-quartz sandstone,carbonaceous slate,meta-(ultra)mafic rock,quartz porphyry and lamprophyre were *** to the mineral assemblage and replacement relationship in all types of host rocks,two reactions show general control on gold deposition:(1) replacement of earlier magnetite by pyrite and carbonaceous material;(2) alteration of biotite and phlogopite phenocrysts in quartz porphyry and lamprophyre into dolomite/ankerite and *** the lamprophyre is volumetrically minor and much less fractured than other host rocks,it contains a large portion of Au reserve,indicating that the chemically active lithology has played a more important role in gold precipitation compared to ***-ICP-MS analysis shows that Au mainly occurs as invisible gold in fine-grained pyrite disseminated in the host rocks,with Au content reaching to 258.95 *** diagenetic core of pyrite in meta-quartz sandstone enriched in Co,Ni,Mo,Ag and Hg is wrapped by hydrothermal pyrite enriched in Cu,As,Sb,Au,Tl,Pb and *** host rock lithology has much impact on the alteration and mineralization *** and sericite in altered lamprophyre show they have higher Mg than those developed in other of host rocks denoting that the carbonate and sericite incorporated Mg from phlogopite phenocrysts in the primary lamprophyre during *** ore fluid activated the diagenetic pyrite in meta-quartz sandstone leading the hydrothermal pyrite enriched in Cu,Mo,Ag,Sb,Te,Hg,Tl,Pb and Bi,but the hydrothermal pyrite in meta-(ultra)mafic rock is enriched in Co and Ni as the meta-(ultra)mafic rock host rock contain high content of Co and ***,Au and As s

关键词： Zhenyuan gold deposit Disseminated orogenic gold deposit Host-rock alteration Mineralization style Carlin gold deposit

Classifying Motor-imagination Signals in Brain-computer Interface Based on Feature Extraction of Parametric AR Model

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Classifying Motor-imagination Signals in Brain-computer Inte...

The Surface Damage Identifications of Wind Turbine Blades Based on ResNet50 Algorithm

第三十九届中国控制会议

作者： Shuang Ma chaoyi dong Tingting Jia Xiaoyan Chen College of Electric Power Inner Mongolia University of Technology The Key Laboratory of Electromechanical Control

In the study of the brain-computer interface algorithm, this paper analyzes the feature extraction and pattern classification algorithms of left and right hand motor imagination EEG signals, uses the AR parameter model to extract the features of the signals and compares them with the features extracted by wavelet transform. Extract the EEG signals of C3 and C4 channels for analysis, use the Burg algorithm to extract the 6 th-order AR model coefficients of the EEG signals;use Daubechies wavelet functions to decompose the EEG signals into three layers. The third layer corresponding to the motor imaging EEG signals Wavelet transform coefficients are used as features. The support features are used to classify the extracted ***, the results show that the features extracted by the AR parameter model method are better than those extracted by the wavelet transform method, and the classification accuracy is higher.

关键词： Motion imagination AR parameter model Wavelet transform Support vector machine

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The Surface Damage Identifications of Wind Turbine Blades Ba...

第三十九届中国控制会议

作者： Peng Yang chaoyi dong Xiaoyi Zhao Xiaoyan Chen College of Electric Power Inner Mongolia University of Technology The Key Laboratory of Electromechanical Control

Deep learning was widely used in the field of image recognitions to solve a variety of engineering problems. Aiming at the problems of high cost and low efficiency caused by traditional detection of wind turbine blades, this paper applied a deep learning classification method, ResNet50 algorithm, to identifying the surface damage of wind turbine blades based on UAV machine vision. In the study, DJI UAV were first used to collect image data, and the training set and test set were constructed after segmentations. The performance of both ResNet50 classifier and AlexNet classifier are compared to show the advantages of the Res Net50 classifier. With the same sample data and training parameters, the ResNet50 classifier achieves an average classification accuracy rate of 95.58%, which is higher than the average classification accuracy rate of the AlexNet classifier of 94.19%, which verifies the effectiveness of this method.

关键词： Deep learning Image recognition Wind turbine UAV ResNet50 AlexNet

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煤样燃点检测仪表温度自适应控制系统设计

仪器仪表学报 2011年第9期32卷 2114-2120页

作者：董朝轶陈晓艳李健内蒙古工业大学电力学院自动化系呼和浩特010080 内蒙古工业大学电力学院电工电子教学中心呼和浩特010080 内蒙古工业大学信息工程学院计算机系呼和浩特010080

煤样的燃点是煤炭的重要物理属性,是煤炭开发、运输及使用过程中的重要的技术参数。煤样燃点检测国家标准中严格规定了煤样加热过程中升温速度的范围。针对煤样燃点检测中温度控制的工程需要,介绍了一种基于AT89C55单片机内核的煤样燃... 详细信息

煤样的燃点是煤炭的重要物理属性,是煤炭开发、运输及使用过程中的重要的技术参数。煤样燃点检测国家标准中严格规定了煤样加热过程中升温速度的范围。针对煤样燃点检测中温度控制的工程需要,介绍了一种基于AT89C55单片机内核的煤样燃点检测仪表设计方法,重点研究了其温度控制系统的特点、关键技术问题及其解决办法。为了有效地解决对于煤样加热炉这一时滞、大惯性、时变参数受控对象的控制问题,采用了一种基于指数遗忘的递推最小二乘算法(recursive least squareswith exponential forgetting,RLSEF)的大林控制器(dahlin controller)。仿真结果表明该自适应Dahlin控制器可以有效地补偿受控对象的时滞、大惯性特性,并能很好地适应系统参数的变化,满足煤样燃点检测试验中对于升温速度控制的要求。

关键词：煤样燃点检测自适应Dahlin控制温度控制时滞大惯性系统递推最小二乘法

An Automatic Guided Vehicle Control System Based on an ARX Model Identifications and a Hybrid Particle Swarm Parameter Optimization

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An Automatic Guided Vehicle Control System Based on an ARX M...

北衙金矿多期热液成矿作用识别:来自地质、岩相学、流体包裹体和H-O-S同位素证据

第三十九届中国控制会议

作者： Qilai Wang chaoyi dong Yongsheng Qi Peng Zhou Zhiqiang Fan Bochen Li Yingze Mu Qiming Chen Xiaoyan Chen College of Electric Power Inner Mongolia University of Technology The Key Laboratory of Electromechanical Control

The modeling accuracy of an AGV（Automated Guided Vehicle） mathematical model is a crucial factor affecting the control accuracy of the AGV. Traditional AGVs are usually controlled by PID control algorithms when the system structures are unknown. The parameter configuration of the controllers mainly rely on manual trial and error-method. Therefore, the task volume is large, the performance of the controller is difficult to be guaranteed. In order to solve this problem, this paper uses ARX model and parameter identification method to model the controlled object according to the actual engineering requirements of the magnetic navigation AGV. Based on the identified model, a hybrid particle swarm optimization（HPSO, Hybrid Particle Swarm Optimization） is used to optimize the parameters of the PID controller of the magnetic navigation AGV. Using the integrated error criterion（ITAE） as the error performance index, the control effects of the optimal parameters found by the trial and error method, standard PSO, and HPSO on the magnetic navigation AGV were compared. The results show that the PID controller designed with the HPSO method has better control performance indicators and can improve the adaptability and robustness of the control system.

关键词： AGV system identification HPSO parameter optimization PID controller

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岩石学报 2018年第5期34卷 1299-1311页

作者：王璇杨林邓军李华健于华之董超一中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室北京100083

北衙超大型金矿床是三江特提斯成矿域中喜山期斑岩-矽卡岩型矿床的典型代表,长期以来大量研究均围绕斑岩-矽卡岩成矿作用开展并取得了丰硕成果,然而对于北衙金矿是否存在多期热液成矿作用尚不明确。本次研究基于详细野外调查、岩相学与... 详细信息

北衙超大型金矿床是三江特提斯成矿域中喜山期斑岩-矽卡岩型矿床的典型代表,长期以来大量研究均围绕斑岩-矽卡岩成矿作用开展并取得了丰硕成果,然而对于北衙金矿是否存在多期热液成矿作用尚不明确。本次研究基于详细野外调查、岩相学与矿相学研究,流体包裹体显微测温及成分分析、H-O-S同位素分析等多种手段,识别了北衙金矿成矿晚期存在新一期热液成矿事件。主要证据如下:(1)野外调查发现北衙金矿发育NW向陡倾断裂控制的石英多金属硫化物脉,其切割矽卡岩矿体与矽卡岩晚期石英硫化物矿脉;(2)本次研究矿脉中原生流体包裹体类型主要为富CO_2三相水溶液包裹体、含CO_2三相水溶液包裹体及气液两相水溶液包裹体,而矽卡岩晚期硫化物脉中除上述三种类型外还发育含子晶三相水溶液包裹体;(3)成矿流体均一温度分布范围为204～426℃,盐度为1.0%～14.2%NaCleqv,整体表现为中高温、中低盐度的NaCl-CO_2-H_2O流体体系,而矽卡岩晚期硫化物脉成矿流体体系具有中温、中高盐度的特征;(4)该矿脉中石英的δ^(18)O、δD范围分别为7.5‰～9.4‰与-102.0‰～-75.0‰,指示岩浆水来源,而矽卡岩晚期硫化物脉具有岩浆水和大气水混合来源。本次研究的多金属硫化物矿脉δ^(34)S值范围为-0.97‰～1.40‰,与矽卡岩期和矽卡岩晚期硫化物脉中黄铁矿S同位素一致,表明多期矿化成矿物质均具有幔源贡献。结合北衙矿集区成岩成矿动力学背景,推测始新世大规模地壳拆沉、软流圈上涌导致的强烈的壳幔相互作用可能是北衙金矿多期成矿作用的诱因。

关键词：流体包裹体 H-O-S同位素多期热液成矿北衙扬子西缘

基于单目视觉的动态环境同步定位与多地图构建算法

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农业机械学报 2022年第4期53卷 280-292页

作者：齐咏生陈培亮刘利强董朝轶内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010051 内蒙古机电控制重点实验室呼和浩特010051

针对传统V-SLAM算法是在假设场景刚性不变的条件下进行建图,导致无法实现动态环境建图,以及传统算法无法克服因环境特征不明显或机器人被“绑架劫持”而导致场景跟丢的问题,提出一种在动态环境下同步定位与多地图构建(DE-SLAMM)算法。... 详细信息

针对传统V-SLAM算法是在假设场景刚性不变的条件下进行建图,导致无法实现动态环境建图,以及传统算法无法克服因环境特征不明显或机器人被“绑架劫持”而导致场景跟丢的问题,提出一种在动态环境下同步定位与多地图构建(DE-SLAMM)算法。该算法首先引入一种多地图构建思想,当跟踪失败时会自适应生成一个新的局部地图,并在回环时将该地图与之前地图融合,解决算法跟丢后无法建图的问题。其次,结合深度学习和多视图几何技术实现对环境中的动态物体进行实时检测,并利用多帧融合技术对动态对象遮挡的部分进行背景修复,有效解决动态环境下跟踪建图问题。最后将该算法应用于实际场景进行测试,结果表明,相比经典的V-SLAM算法(ORB-SLAM2、ORBSLAMM和DynaSLAM),当发生跟踪丢失时,本文算法在很短时间内快速重建地图并实现继续跟踪和新地图融合,而ORB-SLAM2和DynaSLAM跟丢后进入重定位模式,无法继续建图;ORBSLAMM跟丢后虽然可以继续建图,但其建立的地图不能实现多地图融合,无法构建整体地图;进一步通过动态环境测试实验发现,只有本文算法可实现所有动态目标(先验和移动目标)的实时检测及背景修复,DynaSLAM只能实现先验目标检测,而其它两种算法无法实现动态环境下目标检测和建图。

关键词：同步定位与建图重定位深度学习地图融合动态检测

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小秦岭成矿省大湖、灵湖和金渠金(钼)矿床地质特征和硫同位素组成异同及其控制因素

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基于信息融合描述子的机器人复杂场景位姿估计算法

岩石学报 2023年第2期39卷 484-498页

作者：刘钊杨林孙盼飞李华健董超一刘子葳中国地质大学(北京) 地质过程与矿产资源国家重点实验室北京 100083

小秦岭金(钼)矿省发育大量脉状金(钼)矿床,具有重要经济价值.本次研究选择大湖、灵湖和金渠金(钼)矿床,通过系统的构造-蚀变-矿化研究和金相关黄铁矿原位硫同位素分析,拟查明小秦岭金和钼矿化基础地质异同和硫同位素组成及其控制因素.构... 详细信息

小秦岭金(钼)矿省发育大量脉状金(钼)矿床,具有重要经济价值.本次研究选择大湖、灵湖和金渠金(钼)矿床,通过系统的构造-蚀变-矿化研究和金相关黄铁矿原位硫同位素分析,拟查明小秦岭金和钼矿化基础地质异同和硫同位素组成及其控制因素.构造-蚀变-矿化研究表明上述金(钼)矿脉赋矿围岩均为前寒武太华群变质岩,控矿构造主要为近EW向(局部为NW向)剪切带,金和钼矿体发育在同一剪切带不同部位或局部叠加.钼矿脉通常发育钾化和硅化蚀变和辉钼矿和黄铁矿等矿石矿物组合,而金矿脉以绢英岩化蚀变为主,主要发育黄铁矿、多金属硫化物和碲化物等矿石矿物.原位S同位素结果显示大湖矿床钼矿脉中黄铁矿δ34S值为-3.3‰～+3.3‰,而大湖、灵湖和金渠金矿脉中黄铁矿δ34S值为-7.8‰～+8.9‰.大湖和灵湖近EW金矿脉中黄铁矿δ34S值分别为-2.8‰～+0.4‰和-7.8 ‰～+8.2‰,与大湖金矿脉相比,灵湖金矿脉倾向较缓且发育大量围岩角砾表明上述硫同位素组成可能由差异水力破裂和水岩反应控制.金渠金矿脉近EW和NW向矿脉中黄铁矿δ34S值范围分别为-3.9‰～-3.5‰和0.7‰～8.％9‰,其中陡倾矿脉黄铁矿δ34S值较负(-3.％9～+3％7.),而缓倾矿脉δ34S值较正(+4.1‰～+8.9‰),这些黄铁矿硫同位素组成差异可归因于不同构造背景控制的差异氧逸度等物理化学条件.本次研究结合前人年代学、流体包裹体等数据指示除了源区属性和成矿路径外,成矿末端的水力破裂和水岩反应等过程在控制小秦岭金和钼成矿异同方面同样扮演重要角色.

关键词：构造控矿矿物组合原位S同位素金(钼)矿床小秦岭

来源：博看期刊评论

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农业机械学报 2022年第10期53卷 293-305页

作者：齐咏生姚辰武刘利强董朝轶李永亭内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 内蒙古自治区机电控制重点实验室呼和浩特010051

传统机器人V-SLAM前端定位算法是基于人工设定的特征点提取和描述子局部匹配进行定位的,由于人工设定的主观性会导致提取方法鲁棒性差、复杂场景适应能力弱(场景明亮变化、噪声的引入、运动模糊)以及局部描述子匹配精度低等问题,为此,... 详细信息

传统机器人V-SLAM前端定位算法是基于人工设定的特征点提取和描述子局部匹配进行定位的,由于人工设定的主观性会导致提取方法鲁棒性差、复杂场景适应能力弱(场景明亮变化、噪声的引入、运动模糊)以及局部描述子匹配精度低等问题,为此,提出一种前端定位算法(SuperPoint Brief and K-means visual location,SBK-VL),该算法首先采用一种改进的概率p-SuperPoint深度学习算法提取特征点,以解决特征点鲁棒性低、复杂场景适应力弱的问题。其次提出一种全局信息(特征点聚类)和局部信息(Brief描述子)相结合的复合描述子,降低传统描述子误匹配及匹配精度低的问题,实验结果显示该复合描述子的平均匹配正确率为92.71%。最后将该SBK-VL替换ORB-SLAM2的前端,引入一种Ransac随机抽样方法对位姿进行检验,并使用绝对轨迹误差、相对轨迹误差、平均跟踪时间与ORB-SLAM2算法和GCNv2-SLAM算法进行比较。实验结果表明,本文算法具有更好的均衡性能,一方面可提升经典V-SLAM算法的复杂场景适应性和估计精度,另一方面相比传统深度学习SLAM算法具有更好的实时性和更低计算成本。

关键词：自主移动机器人位姿估计复杂场景 V-SLAM SLAM前端深度学习