Скляров Е.В.1, Лавренчук А.В.2,3, Пушкарев Е.В.4, Щербаков Ю.Д.5 1Институт земной коры СО РАН, г. Иркутск 2Институт геологии и минералогии СО РАН, г. Новосибирск 3Новосибирский государственный университет, г. Новосибирск 4Институт геологии и геохимии УРО РАН, г. Екатеринбург 5Институт геохимии СО РАН, г. Иркутск
Ключевые слова: дуниты, гарцбургиты, глиноземистые ультрамафиты, клинопироксен-анортитовые породы, сапфирин, корунд, Ольхонский террейн, Западное Прибайкалье
Приведена характеристика небольших тел реститовых ультрамафитов, представленных дунитами и гарцбургитами, в существенно гнейсовой толще Ольхонского композитного террейна Западного Прибайкалья. Оценки Р-Т условий метаморфизма ультрамафитов в целом соответствуют параметрам метаморфизма вмещающих гнейсов и амфиболитов. Среди реститов обнаружены своеобразные глиноземистые ультрамафиты, сложенные форстеритом, энстатитом и безхромистой шпинелью, которые в отличие от реститовых характеризуются высокими содержаниями Al2O3 (до 23 мас.%) при «перидотитовых» концентрациях магния (25-37 мас.% MgO) и кремния (30-42 мас.% SiO2). Предполагается, что эти породы являются продуктами высокотемпературного (Max T=730-790°С) метасоматоза дунитов и гарцбургитов. Сопоставление составов реститовых и глиноземистых ультрамафитов показывает, что в метасоматическом процессе участвуют элементы, в том числе считающиеся малоподвижными - Al, Ti, V, Zr, REE, (привнос) и Mg, Si, Cr, Ni (вынос). При этом отсутствуют возможные магматические источники метасоматизирующих флюидов. Мы предполагаем, что источником флюида в условиях высокотемпературного метаморфизма послужили вмещающие кислые гнейсы. Воздействие метасоматизирующих флюидов на алюмосиликатные породы, встречающиеся в виде небольших фрагментов в реститовых ультрамафитах, приводили к еще более значительному обогащению их глиноземом (до 50 мас.% Al2O3) и появлению специфических минеральных ассоциаций с корундом и сапфирином.
Позднемезозойская – кайнозойская внутриплитная вулканическая провинция Центральной Азии объединяет ряд пространственно разобщенных вулканических областей. На примере Южно-Хангайской, Западно-Забайкальской, и Восточно-Монгольской областей показано, что в истории развития провинции выделяется три периода активности. Начальный (между ~145 и 100 млн лет назад) характеризовался режимом регионального растяжения и проявлениями рифтогенного магматизма. Средний период (между 100 и 30 млн лет) отличался субплатформенным тектоническим режимом и ареальным типом вулканизма. Поздний период (последние 30 млн лет) выделяется как период вулканизма лавовых плато.
Магматизм провинции определяется в первую очередь породами основного состава повышенной щелочности. В рифтогенный период формировались трахибазальты и трахиандезиты, геохимической особенностью которых являлись высокие содержания РЗЭ при пониженных содержаниях Nb и Ta. В период ареального вулканизма преобладающими стали трахибазальты и щелочные базальтоиды с характеристиками OIВ. Этот тип пород остается доминирующим в вулканических ассоциациях заключительного периода формирования провинции.
Определены тренды вариаций рассеянных элементов и изотопного состава Sr, Nd, Pb в разновозрастных основных породах провинции и оценены составы источников их магматизма. Показано, что на всех этапах развития провинции один из компонентов источника магм оставался постоянным и был близким к астеносферной мантии типа ЕMORB. В рифтогенный период в магматизме также участвовала субдукционно метасоматизированная мантия. В период ареального вулканизма метасоматизированная мантия была постепенно выведена из состава источников расплава. С этого времени магматизм провинции определялся взаимодействием астеносферной, плюмовой (OIB-тип) и деплетированной литосферной мантиями.
Формирование провинции связывается с возникновением в основании литосферы Востока Азии горячего поля мантии. Его зарождение согласуется с активизацией процессов глубинной геодинамики в начале позднего мезозоя, прежде всего с активностью Тихоокеанского суперплюма.
В.А. Куликов1,2, И.М. Варенцов3, С.П. Барышников1,3, А.П. Ионичева3, С.Ю. Колодяжный4, Е.А. Мокров1,2, Н.М. Шагарова1,2, М.И. Ширяев1,3, А.Г. Яковлев1,2 1МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия
2ООО «Северо-Запад», Москва, Россия
3Центр геоэлектромагнитных исследований ИФЗ РАН, Москва, Россия
4Геологический институт РАН, Москва, Россия
Ключевые слова: магнитотеллурические зондирования, коровые аномалии электропроводности, двумерная инверсия
В статье представлены результаты анализа данных, полученных по региональному профилю Ямм – Торжок, пересекающему Ильменскую аномалию электропроводности вкрест простирания ее основной оси. Эти работы продолжают многолетнее изучение строения комплексов докембрийского основания западной части Восточно-Европейской платформы сотрудниками кафедры геофизики Геологического факультета МГУ и ЦГЭМИ ИФЗ РАН. На основании полученных данных, совместно с анализом потенциальных полей, была построена глубинная геоэлектрическая модель, а также отдельно представлена модель строения осадочного чехла.
Предложена методика обработки совокупности гиперспектральных данных с целью формирования представительной системы признаков, и проведена классификация объектов с использованием семи различных систем признаков в узких спектральных интервалах (30 нм) видимой и ближней инфракрасных областях спектра на основе измеренных коэффициентов спектральной яркости (КСЯ). Показано, что для классификации 12 типов растительности и камуфляжных покрытий целесообразно использовать системы из трёх признаков. При этом традиционные вегетационные индексы, часто применяемые для исследования растений, обеспечивают недостаточно высокую точность классификации объектов выбранных типов. Более эффективно по сравнению с ними одновременное использование двух разностных индексов. Однако лучшую точность классификации обеспечивают системы из трёх признаков, представляющих собой интегрированные значения КСЯ в специально выбранных спектральных диапазонах. Отметим, что при классификации объектов на два класса практически во всех случаях точность классификации равна или близка к 100 %.
А.Н. Борисов, В.В. Мясников, В.В. Сергеев
Самарский национальный исследовательский университет им. академика С. П. Королёва, Самара, Россия borisov.an@ssau.com
Ключевые слова: регистрация изображений, ДЗЗ, Landsat-8, Sentinel-2, метод главных компонент, нейронные сети
Страницы: 20-27
Предлагается несколько методов спектрального согласования данных дистанционного зондирования земли (ДЗЗ): попиксельный линейный, попиксельный нелинейный и обобщённый нелинейный. Попиксельный нелинейный и обобщённый нелинейный методы реализуются с помощью нейронных сетей. Сравнение выполняется на основе снимков Landsat-8 и Sentinel-2. Согласно результатам экспериментов, обобщённый нелинейный метод спектрального согласования снимков ДЗЗ демонстрирует наилучшее качество согласования.
И.А. Пестунов1,2, Р.А. Калашников1, Н.В. Овчарова3, В.И. Беляев4, М.М. Силантьева3 1Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий, Новосибирск, Россия pestunov@ict.nsc.ru 2Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирск, Россия 3Алтайский государственный университет, Барнаул, Россия ovcharova_n_w@mail.ru 4Алтайский государственный аграрный университет, Барнаул, Россия prof-belyaev@yandex.ru
Ключевые слова: RGB-изображения, беспилотные летательные аппараты, всходы подсолнечника, подсчёт растений, свёрточная нейронная сеть, DeepLabv3+, ResNet-101, YOLOv8, семантическая сегментация, обнаружение сорняков
Страницы: 28-40
Предлагаются автоматизированные методы подсчёта количества всходов подсолнечника и построения карт сорной растительности по RGB-изображениям сверхвысокого пространственного разрешения, полученным с помощью беспилотного летательного аппарата. Методы основаны на использовании свёрточных нейронных сетей DeepLabv3+, ResNet-101 и YOLOv8. Результаты экспериментальных исследований показали, что точность оценки количества всходов подсолнечника на ранних стадиях в среднем составила 96 %.
А.В. Лихачев
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирск, Россия ipm1@iae.nsk.su
Ключевые слова: поиск малоразмерного объекта, сегментация изображения, метод обратного распространения ошибки
Страницы: 41-49
Модифицирован предложенный автором ранее алгоритм поиска объектов малого размера на фоне неоднородной случайной текстуры. Модификация позволяет работать параллельно с несколькими сегментациями изображения. Сегментациям приписываются веса, которые ищутся путём обучения, основанного на методе обратного распространения ошибки. В реализованном процессе пять весов определялись по набору из тысячи фотографий облаков размером 1200 х 1200 пикселей, на которые наносились модельные объекты - круги радиусом два пикселя. Изначально все веса были одинаковы и равнялись 0,2. После обучения максимальный и минимальный из них оказались равны 0,404 и 0,116. Графики, показывающие изменения весов, свидетельствуют о том, что процедура обучения сходится. По результатам проведённого вычислительного эксперимента модификация оказалась эффективнее исходного алгоритма: количество ошибок первого и второго рода уменьшилось в 1,23 и 1,8 раза.
Предложен метод реконструкции фрагментов оптических спутниковых снимков на основе глубокой нейронной сети, которая использует в качестве дополнительной (обуславливающей) информации цифровое изображение, получаемое для той же территории радаром с синтезированной апертурой. Полученное решение базируется на существующих глубоких нейронных сетях DiffCR и Palette, применяемых в задачах реконструкции изображений, с видоизменённым блоком пространственно-канального внимания CBAM и модифицированной функцией потерь. Проведённые экспериментальные исследования показали улучшение количественных характеристик и визуальных результатов по сравнению с базовыми моделями.
Исследовано лазерное зажигание (1064 нм, 120 мкс) мелкодисперсных частиц углей марок Б, Д, ДГ, Г, Ж, К, ОС, СС, Т, А. Для углей всех марок обнаружены три последовательные стадии зажигания с характерными пороговыми плотностями энергии излучения ( H cr) для каждой стадии. С увеличением степени углефикации значения первого порога зажигания H cr(1) практически не меняются, второго порога зажигания H cr(2) снижаются, а третьего порога зажигания H cr(3) возрастают. Приведены результаты исследования кинетических зависимостей свечения пламен на различных стадиях зажигания, возникающих при воздействии лазерных импульсов на частицы угля. Длительность свечения на первой стадии зажигания незначительно превышает длительность лазерного импульса и достигает 150 мкс для всех марок углей. На второй стадии зажигания при плотности энергии лазерного излучения ( H ), равной H cr(2), длительность свечения находится в миллисекундном временном интервале, а с ростом H она уменьшается до субмиллисекундного диапазона в результате увеличения скорости термохимических реакций. На третьей стадии зажигания при H = H cr(3) длительность свечения составляет порядка 10-100 мс для различных марок углей. Установлено, что для исследованных марок углей интенсивность свечения нарастает с момента воздействия лазерного импульса. В субмиллисекундном диапазоне наблюдается спад интенсивности свечения. Амплитуда свечения углей линейно возрастает с увеличением параметра H .
С целью разработки новых катализаторов для окислительных превращений соединений серы на основе углеродных нанотрубок (Таунит) с нанесенными биметаллическими оксидными наночастицами была приготовлена серия образцов состава M1M2O x /Таунит (M1M2 = CeMo, CuMo, CeCu) методом пропитки по влагоемкости. Свойства полученных катализаторов исследованы методом ИК-Фурье спектроскопии и термического анализа в сочетании с масс-спектрометрией. Изучено влияние природы прекурсора металла и окислительной обработки носителя на функциональный состав поверхности носителя и его термическую стабильность. Установлено, что разложение носителя с нанесенными биметаллами начиналось при температурах на 210-285 °C ниже, чем для немодифицированного носителя. Стабильность носителя (Таунит) к термическому разложению увеличивается в следующем ряду катионов металлов: CuMo < CeMo < CeCu < без М1М2. Выбраны оптимальные прекурсоры биметаллов для синтеза перспективного наноразмерного катализатора M1M2O x /Таунит.
Наш сайт использует куки. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности. Подробнее
