阿木古楞

篇一：内蒙古扎鲁特旗阿木古楞敖瑞珍珠岩矿床地质特征

内蒙古扎鲁特旗阿木古楞敖瑞珍珠岩矿床地质特征

作者：高德柱 王玉民 孙继春 向瑞

来源：《科技与企业》2014年第04期

【摘要】阿木古楞敖瑞珍珠岩矿为一大型珍珠岩矿床，根据位于区域地质背景研究其成矿地质条件。矿床赋存于地层为中生代满克头鄂搏组上段酸性火山喷发岩、酸性熔岩及火山碎屑沉积岩。空间上体现了火山活动逐渐减弱，并伴随有短暂间歇的变化特征。通过对矿床成矿地质特征、矿床成因及找矿标志的研究，为在该地区进一步寻找珍珠岩具有一定的意义。

【关键词】珍珠岩；地质特征；矿床类型；阿木古楞敖瑞

一、区域地质背景

矿区区域大地构造位置隶属于天山-内蒙古-兴安地槽褶皱区，内蒙古中部地槽褶皱系，西乌珠穆沁旗晚华力西地槽褶皱带；板块构造位置归属于华北地台北缘。测区岩浆活动十分强烈频繁，尤其火山岩发育广泛。

（一）地层

主要为中生界上侏罗统满克头鄂搏组上段（J3m2）：岩性以褐灰色、紫灰色英安质含角砾岩屑晶屑凝灰岩为主。其次为褐黄色流纹质晶屑凝灰岩、安山岩、浅灰白色球泡流纹岩、褐黄色流纹质含角砾岩屑晶屑凝灰岩。底部夹数层绿灰色凝灰质砂砾岩、细砂岩、灰黑色黑矅岩、松脂岩等。岩层产状多倾向南东或北西，倾角多小于35°。

（二）岩浆岩

1.火山岩

区内中生代火山活动强烈频发，以中心式喷发为主，即有岩流溢出，又有次浅成侵位和火山碎屑岩沉积，构成了上侏罗统火山岩地层的载体。

2.侵入岩

测区侵入活动较弱，受控于北东向压扭性构造，呈岩珠状侵入零星分布，岩性为辉长岩、闪长岩、花岗岩等。展布方向大体为北东向，生成时代均为燕山期晚侏罗世。

3.构造

区内共构造层主要为晚侏罗世构造层。由上侏罗统满克头鄂博组、玛尼吐组、白音高老组火山岩地层组成。为一陆相火山-沉积建造，在以北东向为主体的构造制约下，火山岩地层呈北东向展布，并形成了较紧密的褶皱构造。

断裂构造较为发育，多被第四系大面积掩盖。断层主要展布方向以北东向、北西向为主、东西向、南北向次之。生成时代以晚侏罗世为主。显示出太平洋与欧亚两大板块相互作用下形成了新的大陆边缘裂隙带的骨架特征。

二、矿区地质

（一）地层

主要为上侏罗统满克头鄂搏组上段（J3m2）：岩性以褐灰色、紫灰色英安质含角砾岩屑晶屑凝灰岩为主。其次为褐黄色流纹质晶屑凝灰岩、安山岩、浅灰白色球泡流纹岩、褐黄色流纹质含角砾岩屑晶屑凝灰岩。底部夹数层绿灰色凝灰质砂砾岩、细砂岩、灰黑色黑矅岩、松脂岩等。岩层产状倾向北西，倾角一般6～30°。

（二）岩浆岩

1.火山岩

大面积分布以中生代酸性火山喷发为主，本次喷发在陆相沉积之后开始。爆发相的主要岩性为流纹质角砾凝灰岩、熔结凝灰岩；溢流相的岩性为石英粗面岩、球粒流纹岩、松脂岩、珍珠岩。

2.侵入岩

侵入岩仅见闪长玢岩，以小岩株及脉岩产出，走向以北东向和北西向为主，侵入上上侏罗统满克头鄂搏组。

（三）构造

区内褶皱构造不发育，上侏罗统满克头鄂搏组上段（J3m2）火山碎屑岩呈单斜层产出，走向北东向，北西倾，倾角一般为15～40°。

断裂构造在地貌上表现为北东向的沟谷，多被第四系大面积掩盖。

三、矿床地质特征

矿体赋存于上侏罗统满克头鄂搏组上段（J3m2）褐黄色、褐灰色流纹质晶屑凝灰岩、浅红色球粒流纹岩中。矿体形态呈似层状、透镜状，总体走向呈北东-南西向，倾向279°-340°，

倾角6°-30°，与地层产状一致，矿体长度一般在1000～1800m，厚度一般在2.02-27.21m；，其中3号珍珠岩矿长度可达2000m。

（一）矿体特征

1.1号矿体

矿体总体呈北东-南西向分布，矿体断续长约1800m，厚度一般在2.02-27.21m，产状279°-320°∠27°-35°，工业膨胀倍数（Ko）一般在3.80～15.96，容重76～225Kg/m3。

矿体厚度由北东至南西沿矿体走向由厚逐渐变薄。南段据钻孔资料深部未见珍珠岩矿体尖灭，钻孔内见闪长玢岩（δμ），该闪长玢岩（δμ）为晚期侵入体，深部珍珠岩矿体被破坏。 矿体围岩为流纹质晶屑凝灰岩，矿体产状与地层一致，被后期侵入闪长玢岩脉（δμ）破坏分割为三段。出露的在地貌上多为陡峭的石砬子。

2.2号矿体

矿体总体走向呈南西西-北东东向，受古地貌和后期剥蚀、地形的影响，地表矿体沿走向呈蛇曲形态展布，地貌上多为陡峭的石砬子。控制矿体长约1100m，深部钻孔矿体最大斜深257m，厚度一般在3.0-19.56m，在平均厚度9.28m，沿走向及倾向矿体厚度变化较稳定，矿体产状320°-340°∠19°-29°。矿体由Ⅱ类、Ⅲ类珍珠岩组成。矿体围岩为浅红色球粒流纹岩。工业膨胀倍数（Ko）一般为5.27-11.44，容重一般为83-201Kg/m3。

3.5号矿体

矿体总体走向呈南西-北东向，矿体总长度大于1000m。南段据钻孔资料沿倾斜方向向深部矿体逐渐尖灭；北段据钻孔资料控制体最大斜深168m。矿体厚度一般在2.40-27.32m，中部厚度最大，向两侧矿体厚度逐渐变薄，呈透镜状。矿体产状296°-310°∠6°-23°，矿体倾角沿走向由北东-南西逐渐变陡。工业膨胀倍数（Ko）一般为3.90-18.72，容重一般为71-248Kg/m3。按珍珠岩用途划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类，以Ⅱ、Ⅲ类珍珠岩为主。

地表出露的珍珠岩矿体，地貌上多为陡峭的石砬子。

（二）矿石质量

1.矿石的物质成分

（1）矿石的矿物成分

珍珠岩矿物组成：为块状、多孔状珍珠岩，主要成份含少量透长石、石英的斑晶、微晶及各种形态的雏晶、隐晶质矿物等。

（2）矿石化学成分

在1、2矿体取化学全分析样，对矿石的主要化学成分进行了分析，结果见下表1。 表中看出，矿石中的Fe2O3+FeO均偏高，影响产品的颜色，且有降低膨胀效果的趋势，是珍珠岩矿石膨胀的不利因素。

2.矿石结构构造

珍珠岩为火山喷发的酸性熔岩流经急速冷却而形成的玻璃质岩石。

（1）矿石结构：主要为斑状结构、少斑结构、玻璃质结构

（2）矿石构造：常见的矿石构造有条带状构造、珍珠状构造。

（三）矿石类型和品级

1.矿石类型

矿区内矿石类型主要为珍珠岩，局部有少量松脂岩，其矿石特征如下：

（1）珍珠岩：主要为珍珠岩、脱玻化珍珠岩、强脱玻化珍珠岩。呈浅灰色、浅绿色，断口呈参差状，珍珠光泽，风化后为油脂光泽条痕具圆弧形裂纹。

（2）松脂岩：主要为松脂岩，水解松脂岩和水化松脂岩，呈深灰色、褐黑色等，断口呈贝壳状，松脂光泽，条痕白色。

2.矿石品级

按一般工业指标要求，该矿区在普查工作时根据珍珠岩、松脂岩用途划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三种类型。

Ⅰ类珍珠岩：主要用于保温材料的加工；

Ⅱ类珍珠岩：主要用于轻质填料的制作；

Ⅲ类珍珠岩：主要用于混凝土细骨料。

四、矿床成因及找矿标志

（一）矿床成因类型

珍珠岩矿床分布于中生代陆相盆地中，含矿层位主要为中生代早期的中酸性火山岩，沿北东—北东东向展布，矿体形态多为层状、似层状、透镜状，矿床类型属于大陆边缘岛弧型。 该地区已中生代早期的中酸性火山岩发育，已发现多处珍珠岩矿床。找矿方向主要为中生代酸性火山岩，北东—北东东向分布的一系列断陷火山盆地为找矿主要靶区，珍珠岩与球泡流纹岩、气孔流纹岩、凝灰岩紧密共生。

（二）找矿标志

1.时代上：区域上主要是中生代上侏罗统满克头鄂搏组上段（J3m2）酸性火山岩发育区。

2.构造上：在北东向分布的一系列火山盆地内寻找珍珠岩矿。

3.围岩标志：产于上侏罗统满克头鄂搏组上段（J3m2）褐黄色、褐灰色流纹质晶屑凝灰岩中、球粒流纹岩。珍珠岩与球泡流纹岩、气孔流纹岩、凝灰岩紧密共生，是寻找珍珠岩矿良好的找矿标志。

4.在上述特征基础上，矿区内珍珠岩矿体多形成陡峭的石砬子，可作为地貌上的直接找矿标志。

参考文献

[1]刘英鸿.1982（4）.东北地区部分珍珠岩矿床地质特征[J].地质科学.

[2]王克勤.1996（2）.内蒙古宁城火山溶岩蚀变改造型膨润土矿床成矿作用的研究[J].建材地质.

[3]赵礼，高凡.1975.我国珍珠岩及其膨胀性能的研究[M].北京：地质出版社.

[4]李艳双，王玉玲.潍坊涌泉庄膨润土、沸石岩、珍珠岩矿床矿层结构及其成因[J].山东地质，1995年02期

[5]戚学祥.1997.河南信阳珍珠岩矿床特征及其应用[J].矿物岩石地球化学通报S1期.

篇二：第十八届(2009年度)内蒙古新闻奖获奖作品目录

第十八届（2009年度）内蒙古新闻奖获奖作品目录

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篇三：图像分割的研究进展

图像分割的研究进展

作者：利民 杨立森 阿木古楞

来源：《科技创新与应用》2013年第04期

摘 要：在计算机飞速发展的背景下，计算机的图像处理技术渗入到各个行业中。图像分割作为一种基本的图像处理技术，它的目的是把图像分成各具特征的区域，从中提取感兴趣的技术。下面我们就来探讨一下图像分割的进展，以及图像分割中的自动分割和半自动分割的比较。

关键词：图像；自动分割；半自动分割；进展

引言

图像分割作为图像处理和计算机视觉领域的基础性工作，它拥有很多的分割方法。第一代编码技术是在波形编码的基础上形成的，信源模型需要使用像素来表示图像。第二代编码技术的形成，它主要是针对内容进行编码，但是信源的模型已经不再需要使用像素来表示图像，而是针对内容，通过对图像的划分，使它们变成许多不同的对象，然后把每个对象都进行编码，并使他们的编码具有唯一性。每个对象编码都需要经过一个统一的程序，也就是发送运动的轨迹、形状信息和纹理。在进行编码时，也可以根据人们视觉爱好对象分配相对多一些比特数，对于与视觉没有影响的区域，比特数可以分配的较少。与波形的编码压缩方法相比，这种针对内容的编码方式具有更高的效率，从而为查询图像内容和交互奠定了基础。

1 图像分割的定义

图像分割中的分割是一个标记的过程，也就是对分割所取得的同一区域的像点做出相同的标记。换而言之，图像分割也就是根据彩色、灰度、空间纹理、几何形状等特点，把图像分为几个不相交的区域，从而这些特征在同一个区域内的表现有相似性和一致性，但是在不同的区域里又表现的明显的不同。图像分割是图像处理和计算机视觉领域在低层次视觉中最重要也是最基础的领域之一，而且它也是一个经典的难题，目前，没有一个既可以通用的分割方法和判断是否成功作为客观的标准。

2 图像分割自动和半自动的比较

图像分割的方法从各种途径参与的程度上来看，可以分为自动、半自动和人工。人工分割是指操作者使用鼠标等工具，大致描绘出分割区域，这种方法非常浪费时间和人力。但是通过人工操作，人们对颜色和纹理更加敏感，在大脑的作用下可以进行准确的分割图像。而自动分割不需要进行人机交互，它的分割完全受计算机的控制，计算机可以帮助它完成大量的工作，虽然可以减轻分割的压力，但是这种方法具有很差的适应性，很难满足图像取得的分割效果。

(转载于:www.smhaida.com 海 达 范 文网:阿木古楞)

半自动是人工和自动的结合，能够适应许多不同图像，不仅拥有取长补短的效果，还可以有效的降低计算机的复杂度。

2.1 图像分割自动法

常用的图像自动分割法有许多，一般分为阈值法、区域法、边缘检测法、聚类法。从图像分割可以精确的得到能量函数出发，它主要包括三个步骤：①设计能量函数；②构造图像；③最小割和最大流方法。在一定的情况下，能量函数的最小化可以使用最小割进行求解。但是必须要符合两个条件，一个是二值标记，另一个是要能反映出能量函数，可以是任意一个数据项函数，在权重处于负值时，添加一个常数就行。在构建图时，图像的区域或像素要与图的顶点对应。而顶点的每个边都反映了标记的偏好程度，邻域连接可以反映出平滑项。最小割和最大流方法主要包括增广路径方法和推进重标记方法。增广路径方法，为了避免求最大流时计算的复杂度，它依赖边的权值大小。推进重标记方法非常容易并行实现，大多数情况下都是使用GPU通过加速来提高效率。

2.2 图像分割半自动方法

当前的半自动分割中人机交互的方式：首先要粗略的勾画出目标图像的轮廓，形成自动分割的初始形态。然后根据特定的任务和图像去调整算法参数。在实际的应用中，多数分割算法都需要根据具体的任务和图像确定参数的选值问题，例如分割目标、设定阈值等。可以采用局部引发全局抑制的振荡网络，对医学图像进行分割。在分割的过程中，要使用人工交互环节。例如半自动肺部组织图像分割方法，它是通过自动或者人工设定的方式产生若干种子点，然后把图像分为若干个区域，再使用监督分类的方法把它分为背景区和目标区，而且还要判断出两个交界边缘的区域，通过增加种子点，并重复以上的过程，从而使边缘区域的划分更加就精细，如果达到准确的目标区轮廓，就说明操作顺利成功。如下图所示，分割前和分割后的细胞图。

3 图形分割的研究情况

3.1 在图割交互式分割方面，新的交互式图像分割算法还有几处待改进：①重新建立模型，并添加色彩和纹理；②使用Fisher判别准则，对直方图降维，并使它适合交互式的应用中；③在编辑的时候，使用新加种子点对分割模型进行重新估计，从而可以提高模型应用的准确性。模型的加速技术可以通过高斯超像素来实现，它主要的特点是要使用分量的形式使期望能够最大化，再加上高斯算法，然后与用户进行交互聚类，最后还需要描述超像素的特征。

3.2 在实时设计方面，出现CPU不足的原因在于动态存储器的存储模式比较严格，而且流水管线的相对固定，但是一个统一的计算机设备架构技术，可以提供便捷的存储模式和CPU编程。根据CUDA的编程方式和设计思想，改进图割算法，通过CUDA架构可以使并行图割运算成为可能，不仅时图像分割的效果得到了保证，而且也提高图像处理的速度。

3.3 在能量函数设计方面，加权割图像分割算法的特点是：整合了整体分割信息和图像的局信息，能够同时达到类内最大一致性和类间最大相异性。这种方法还分析了加权核和图割模型之间的等价性，不仅可以解决图谱求解的问题，还可以避免核矩阵的确定问题。 4 结语

随着图像分割技术的不断发展，它的应用范围也非常广泛。只要涉及到对图像目标进行提取和测量工作的都离不开图像分割。图像分割已经广泛应用于通信、军事、交通、遥感、医学等非常多的领域。图像分割的方法也趋向更精确、更快速发展，相信通过各种新技术和新理论的结合，图像分割方法将会不断取得进步。

参考文献

[1]杨宇、张琦，半自动图像分割[J].中国传媒大学学报自然科学版，2008，16（3），26-31

[2]周鲜成，图像分割方法及其应用研究综述[J].信息技术，2007，15（12），11-14

[3]宋寅卯、刘磊，图像分割研究方法及进展[J].电脑学习，2010，23（2），1-3

[4]黄长专、王彪、杨忠，图像分割方法研究[J].计算机技术与发展，2009，19（6），76-83

[5]焦玉斌、徐艳蕾、陈喜龙，图像分割研究综述[J].2009，12（10），11

篇四：蒙古国-童春林-给下一任志愿者的信..

给下一任志愿者的信

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篇五：图像特征提取的研究进展

图像特征提取的研究进展

作者：白明柱 杨立森 阿木古楞

来源：《科技创新与应用》2013年第04期

摘 要：图像特征提取是图像处理的一个重要环节，是当代图像处理技术研究和应用的重要领域之一，本文围绕图像特征提取，简要论述了小波特征提取及其他特征提取的相关方法，并进一步论述了图像特征提取的发展趋势。

关键词：特征提取；小波变换；不变矩算法；傅立叶变换

引言

科技发展带来了图像信息的大量交流与运用，图像的自动识别技术也得到了越来越广泛的应用，同时生活中的实际问题也使得对图像识别技术的要求越来越高。图像识别技术各个阶段的比较中，特征提取的内容和方法尤为重要。特征提取后的结果是分类器设计的依据，它直接决定了识别分类的效率和精度。图像的实际研究过程中，特征提取容易受到噪声、视角等的干扰。因此，在处理过程中提取出性能好且受噪声干扰小的特征参数，是图像应用研究的重要课题[1]。

1 小波特征提取方法及其相关方法的比较

在对图像进行处理的过程中，不可避免的要对图像所包含的信息进行处理和分析，我们将不易受外界环境因素干扰的信息作为图像的特征提取出来，这便是图像的特征提取。特征提取简单的说就是去除冗余信息的过程，图像识别的精度也可以在图像提取的过程中得以解决，从而间接性提高了运算速度。利用特征提取技术可以把图像空间的高维特征变成特征空间的低维特征。为了更加形象生动地反映出图像的本质，我们在保持图像样本属性不变的条件下，要保证提取的样本属性能更好地反映出图像的本质。基于不同的图像特征属性和不同的特征提取方法会得到不同的特征描述参数。对于灰度图像而言，最简单特征参数无疑是特征点的灰度特征

[2]。灰度特征易于受到周围环境影响和干扰，由于灰度特征维数低，因此计算简单。在近几年的图像处理研究中，图像不变性特征的研究受到各国图像科研人员的注视，也取得了明显的成绩。

小波分析的理论基础是把一个信号分解成经过相关变换后的一系列小波，分解后的小波是小波变换的基本单位。通常基于小波特征提取的方法有小波降维、小波去噪，以及小波系数归一化。小波去噪法是将相关像素的图像经过多层小波变换，去掉第一层的小波系数，将剩余的小波系数作为输入。小波降维是将原图像做n层小波变换，保留原图抽样后的低频部分。小波系数归一化是将变换后的小波系数用系数的最大值去除，将系数归一化到（-1，1）之间。我们可以采用特征提取方法将图像作6层分解，然后对小波系数取绝对值，绝对值使小波系数的分布空间变为原来的一半，增加了系数的聚类程度。

在小波的低频部分，可以实现对大部分信息的保留，小波降维也正是利用这一特点进行操作的。但是，小波降维该方法仅仅是对图像实现了降维，换句话说，仅仅是对图像实施再次采样，所以低频部分会受到灰度变化带来的影响，最终导致该方法不稳定，处理效果不理想。小波去噪是在处理过程中去掉了第一层的小波系数，处理后的图像还保留了大部分的高频信息。因为系数的分布范围比较广，该方法最终没有形成明显特征的聚类，导致分类效果比较差。小波系数的归一化方法使小波系数的分布更加集中，但是小波系数的聚类程度没有被改变，所以和小波去噪没有明显的差别。综上，我们可以通过对系数进行绝对值处理使系数的分布更加集中，同时对系数进行过滤排除小特征特性的影响。最终，该方法使小波系数形成明显的聚类，突出了主要特征，比其他方法有更高的识别率和更低的误识别率。

2 图像不变矩法

作为图像的一种区域性的描述，有些特征在平移和旋转的过程中，会表现出一些特定不变的性质，这对于形状的特征分析来说是非常实用的，所以这种能力在图像的处理和特定目标识别中的使用较为广泛。在对图像目标的描述中，形状是重要的描述项目。在我们研究的图像对象中，不变矩的特征属于统计特征，它在平移和旋转情况下能保持性质不变。不变矩很好地反映了从一个函数到一些特定基本函数的映射关系，从而确保了由一定数量的不变矩描述图像的可能性和可靠性。根据几何不变量理论引进了几何矩的概念，图像的几何矩是图像函数在空间区域内的积分。在图像研究的过程中，通常情况下，都是认为图像空间是有限的，同时各种积分操作都是在有限的空间内实行。图像的n阶几何矩、中心矩、以及归一化中心矩，用它们的线性组合构造了具有平移、旋转和比例不变的7个经典不变矩，为图像矩理论奠定了基石。其中高阶几何矩易受噪声影响，并且具有信息抑制、冗余等现象。图像函数并不正交，存在相关性，因此很难利用几何矩恢复图像。这样一来，很难对几何矩的图像的描述质量进行评价。大量的研究表明，正交矩的独立性好、具有很强的抗噪能力、也不会出现信息的冗余现象、具有良好的抽样特性，非常适用于对多畸变不变图形的描述以及识别。用正交矩进行图像分析、图像处理、以及图像识别的研究项目很多。这表明不变矩理论在图像信息处理与识别中的应用技术具有很好的发展前景和应用商机。

3 图像特征提取技术呈现的发展趋势

图像提取技术利用原始的灰度特征以及其他的相关特征，实现图像像素的全面表现。采用多种特征融合的提取技术，可以获得更好的提取结果。在多种特征融合的基础下，以进一步发展了多种提取方法的结合。之所以需要进行提取方法的结合，主要原因在于图像目标具有多样性，在成像上也存在不确定性。在提取复杂图像的过程中，单一方法无法达到想要的结果，必须实施多种技术的融合，灵活的发挥各种技术各自的优点，使得最后得到的图像达到想要的效果。由于图像的多样性和各种社会需求的需要，我们在进行图像处理的同时还要与图像的相关分割方法相适。另外，还应该进一步考虑到与分割技术的相互结合。在对特定图形进行处理时，应该选择合适的提取方法，达到效果。在考虑图像特征提取的多样性和复杂性的基础上，还要考虑处理的过程中与多种图像分割技术相对应，现有的理论和方法离实际复杂图像的处理还有一定的距离，一些根本的问题还有待进一步深入研究。

当下，对于特征提取技术来说，还没有实现统一有效的模式，其理论也在不断发展。不同的提取算法会产生不一样的图像处理速度，我们要注重算法的研究，要善于总结出最优秀的算法，提高处理速度。在算法的研究过程中，我们还要考虑算法的通用性，准确率以及自动化程度[3]。

4 结束语

本文简要分析了小波特征提取与其他相关特征提取方法，介绍了图像特征提取的发展趋势。在图像的处理过程中，要注意方法的合理使用。基于小波变换的特征提取及方法的选择可以提高图像目标的识别效果。采用小波系数的过滤，可以排除小特征的影响，突出目标特征。通过取绝对值等方法可以减少样本在特征空间的分布范围，使特征参数分布更加集中。总之，对于图像特征提取技术的研究需要学者们更多的付出，更多的努力。

参考文献

[1]雷英杰，张善文，李继武，等.MATLAB遗传算法工具箱及应用[M].西安：西安电子科技大学出版社，2008.

[2]李柏年.模糊数学及其运用[M].合肥：合肥工业大学出版社，2007.

[3]熊焰，周伟国等.模糊神经网络在燃气风险评价的应用[J].燃气与热力，2006，26（6）.

初中作文