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地质化学在铜矿资源评估与提高回收率中的应用研究
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作者 武应凯 王冬冬 +1 位作者 雷宇 孙广胜 《中国金属通报》 2024年第9期188-190,共3页
地质化学是一门研究地质体中元素、同位素和化学反应的学科,其在矿产资源评估和提高回收率方面具有重要的应用价值。随着全球对铜等有价金属需求的不断增长,如何准确评估铜矿资源的潜力,并提高回收率成为了矿业领域的重要课题。传统的... 地质化学是一门研究地质体中元素、同位素和化学反应的学科,其在矿产资源评估和提高回收率方面具有重要的应用价值。随着全球对铜等有价金属需求的不断增长,如何准确评估铜矿资源的潜力,并提高回收率成为了矿业领域的重要课题。传统的评估方法和回收工艺已经暴露出一系列的局限性和挑战,而地质化学作为一种可靠的辅助手段,为铜矿资源评估和提高回收率提供了新的解决方案。通过本研究的推进,能够更加全面地认识地质化学在铜矿资源领域中的价值,并为相关领域的研究和实践提供有力的支持。 展开更多
关键词 地质化学 铜矿资源评估 提高回收率
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地质化学在铜矿资源评估与提高回收率中的应用研究
2
作者 武应凯 王冬冬 +1 位作者 雷宇 孙广胜 《中国金属通报》 2024年第7期73-75,共3页
地质化学是一门研究地质体中元素、同位素和化学反应的学科,其在矿产资源评估和提高回收率方面具有重要的应用价值。随着全球对铜等有价金属需求的不断增长,如何准确评估铜矿资源的潜力,并提高回收率成为了矿业领域的重要课题。传统的... 地质化学是一门研究地质体中元素、同位素和化学反应的学科,其在矿产资源评估和提高回收率方面具有重要的应用价值。随着全球对铜等有价金属需求的不断增长,如何准确评估铜矿资源的潜力,并提高回收率成为了矿业领域的重要课题。传统的评估方法和回收工艺已经暴露出一系列的局限性和挑战,而地质化学作为一种可靠的辅助手段,为铜矿资源评估和提高回收率提供了新的解决方案。通过本文的研究能够更加全面地认识地质化学在铜矿资源领域中的价值,并为相关领域的研究和实践提供有力的支持。 展开更多
关键词 地质化学 铜矿资源评估 回收率
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基于多尺度卷积神经网络的深圳市滑坡易发性评价
3
作者 张清 何毅 +5 位作者 陈学业 高秉海 张立峰 赵占骜 路建刚 张雅蕾 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2024年第4期146-162,共17页
卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型因其强大的特征提取能力被广泛应用于滑坡易发性评估,但传统CNN已难以满足要求。文章提出一种能够顾及深层与浅层特征的多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural netw... 卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型因其强大的特征提取能力被广泛应用于滑坡易发性评估,但传统CNN已难以满足要求。文章提出一种能够顾及深层与浅层特征的多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)模型,通过增加模型深度和样本的感受野,挖掘更深层和更稳定的特征,提高复杂场景下的滑坡易发性评估可靠性。文章以深圳市为研究区,根据系统性原则和代表性原则选取了12个深圳市滑坡影响因子,构建多尺度卷积神经网络滑坡易发性评估模型,并与多层感知器(multilayer perceptron,MLP)、支持向量机(support vector machine,SVM)以及随机森林(random forest,RF)等方法进行对比。结果表明,文章构建的MSCNN模型的AUC值(0.99)较高,优于MLP(0.97)、SVM(0.91)和RF(0.85),证明提出的MSCNN模型具有优异的预测能力;深圳市极高易发性区域面积约为105.3 km^(2),占研究区总面积的4.98%,主要分布在坡体较陡、植被覆盖稀疏和人类工程活动频繁的龙岗区,坡度、地表粗糙度和地表起伏度成为影响深圳市滑坡的主控因子。文章实现的滑坡易发性图反映了深圳市滑坡灾害的分布现状,可为深圳市未来滑坡灾害防治提供数据支持和关键技术支撑。 展开更多
关键词 多尺度卷积神经网络 滑坡易发性评估 机器学习模型 深圳市
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