小波域多重分形建模与深部矿致异常识别研究—以南岭矿集区为例

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41702355
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0213.水文地质学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Discovering potential mineral deposits in deep area is becoming a new international trend, but deep ore prospecting faces with many challenges and of most crucial is that the geo-anomalies caused by such mineral deposits are very weak and heavily mixed due to the fact of large depth. Thus, one of key techniques for deep ore prospecting is to study the competent method for enhancing weak anomalies and extracting multiscale information. In this proposal, the Nanling W-Sn polymetallic district is chosen as case study for exploring the hierarchy of mineral system and the self-similarity of geo-anomaly. Specifically, this program focuses on building anisotropic fractal density model and multiplicative cascade model on the frame of wavelet transform and fractal concept. This idea comes from the fact that multiscale decomposition scheme of wavelet transform is a natural tool for scaling analyzing the fractal measure. Accordingly, the wavelet-based singularity mapping technique and fractal-based wavelet multiscale decomposition method will be proposed respectively for identifying the weak anomalies caused by deeply buried ore deposits, as well as extracting the multiscale deep information buried in mixed geo-anomaly pattern. Of special interest is that the recognized multiscale anomalies will significantly enlighten our knowledge for understanding the hierarchy and coupling of multiscale metallogenic system, therefore assisting in the prediction and exploration of deep mineral resources in Nanling district.
矿产资源勘查走向深部已成为国际大趋势,深部找矿面临着地表探测到的成矿信息弱缓且混叠等难题,研究深部弱缓异常识别与多尺度信息提取方法是创新深部矿产资源预测与评价的关键之一。本项目选择南岭钨锡多金属成矿带为研究区,基于南岭地区成矿系统的等级自组织性与地质异常的分形自相似性,结合小波多尺度分析功能和分形尺度不变性理论,重点研究小波域各向异性分形密度模型和小波变换系数的多重分形级联模型,在此基础上建立小波域各向异性奇异性分析方法和小波域多重分形多尺度滤波方法,目标在于识别南岭地区深部矿致弱缓异常,提取深部找矿多层次信息。本研究不仅能够进一步丰富和发展非线性成矿信息识别理论与方法,而且有助于深入认知南岭深部成矿系统的多尺度耦合特征,有望为南岭深部找矿提供技术支撑和科学依据。

结项摘要

深部找矿信息弱缓且混叠一直是深部/覆盖区矿产资源预测面临的重大难题之一,本项目选择了南岭钨锡多金属成矿带和内蒙集宁覆盖区为试验研究区,结合小波多尺度分析功能和分形尺度不变性理论,从尺度分析的角度来创新深部弱缓异常识别与多尺度信息提取方法,取得的研究成果包括:(1)建立了小波域各向异性分形密度模型,提出了基于曲波变换的各向异性奇异性分析方法,用于识别深部矿致弱缓异常;(2)建立了小波变换系数的多重分形级联模型,提出了小波域多重分形多尺度滤波方法,用于提取深部找矿多层次信息。这一套基于小波与分形理论的非线性成矿信息识别与提取技术有效识别了南岭成矿带和内蒙集宁覆盖区矿致弱缓地球化学异常,并提取了深部找矿重磁场多层次信息,有望为南岭深部找矿预测提供科学依据。上述成果在Mathematical Geosciences, Geophysical Research Letters, Journal of Geochemical Exploration, Ore Geology Reviews等期刊发表SCI论文5篇;项目负责人担任Mathematical Geosciences期刊编委。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Fractal-Based Wavelet Filter for Separating Geophysical or Geochemical Anomalies from Background
用于从背景中分离地球物理或地球化学异常的基于分形的小波滤波器
  • DOI:
    10.1007/s11004-017-9707-9
  • 发表时间:
    2018-04
  • 期刊:
    Mathematical Geosciences
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Guoxiong Chen;Qiuming Cheng
  • 通讯作者:
    Qiuming Cheng
Quantitative Analysis of Iron and Silicon Concentrations in Iron Ore Concentrate Using Portable X-ray Fluorescence (XRF)
使用便携式 X 射线荧光 (XRF) 定量分析铁精矿中的铁和硅浓度
  • DOI:
    10.1177/0003702819871627
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Applied Spectroscopy
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Zhou Shubin;Yuan Zhaoxian;Cheng Qiuming;Weindorf David C.;Zhang Zhenjie;Yang Jie;Zhang Xiaolong;Chen Guoxiong;Xie Shuyun
  • 通讯作者:
    Xie Shuyun
Investigating fluid-rock interaction at the hand-specimen scale via ITRAX
通过 ITRAX 研究手工标本规模的流体-岩石相互作用
  • DOI:
    10.1016/j.gexplo.2019.05.008
  • 发表时间:
    2019-09
  • 期刊:
    Journal of Geochemical Exploration
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Li Tong;Zuo Renguang;Chen Guoxiong
  • 通讯作者:
    Chen Guoxiong
Identifying mineral prospectivity using seismic and potential field data in the Hongniangyu district, Inner Mongolia, China
利用中国内蒙古红娘峪地区地震和位场数据识别矿产前景
  • DOI:
    10.1016/j.oregeorev.2020.103317
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    Ore Geology Reviews
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Wu Guopeng;Chen Guoxiong;Wang Detao;Cheng Qiuming;Zhang Zhenjie;Yang Jie;Xie Shuyun
  • 通讯作者:
    Xie Shuyun

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其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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