安徽廬樅地區(qū)鐵礦資源量估算及結(jié)果對比

吳禮彬，高曙光，趙先超，陳靜靜，孫明明，楊道堃

安徽省地質(zhì)調(diào)查院，合肥 230001

0 引言

我國自20世紀90年代以來在礦產(chǎn)資源定量評價方面的研究取得了突破性進展［1－15］，受到國際地學界重視。主要代表性的成果有：趙鵬大［13］根據(jù)“地質(zhì)異常導致成礦預測”的理論和評價工作階段性特點提出和實踐了“三聯(lián)式”5P地質(zhì)異常定量評價方法；王世稱［1－5］從地、物化遙、礦產(chǎn)資料信息綜合出發(fā)，獨創(chuàng)了“綜合信息成礦預測理論體系”；全國礦產(chǎn)資源潛力評價項目以成礦系列理論為指導，以成礦構(gòu)造地質(zhì)背景分析、區(qū)域成礦規(guī)律研究結(jié)合物化遙等綜合信息進行礦產(chǎn)資源定量評價工作；但資源量估算工作是一個技術(shù)性強、難度非常大的的課題，潛力評價項目提出的以含礦地質(zhì)體的參數(shù)來估算資源量的地質(zhì)體積法［11］，利用專家已經(jīng)掌握的地質(zhì)信息進行資源量估算工作，克服了其他數(shù)學估算方法的先天不足。筆者利用地質(zhì)體積法及現(xiàn)行常用的礦產(chǎn)資源量估算方法估算廬樅地區(qū)鐵礦資源潛力，并對幾種方法估算結(jié)果進行分析對比，以期提交比較理想的資源量估算數(shù)據(jù)。

1 廬樅地區(qū)地質(zhì)概況

位于中國東部的長江中下游中生代斷陷區(qū)，屬揚子板塊的北緣，近郯廬斷裂帶的南段［16－19］。在中三疊世—中侏羅世海陸交互相沉積地層的基礎上，發(fā)育了一套早白堊世陸相火山巖，主要巖性為橄欖安粗巖系。強烈的巖漿活動主要集中在燕山期，形成了大量的火山巖、淺成—超淺成的次火山巖及大規(guī)模的侵入巖，巖性為高鉀鈣堿性和堿性巖系列。在火山盆地基底上發(fā)育的北東向、北西向、北北東向深大斷裂，控制了火山盆地基底的隆凹格局、沉積作用、火山機構(gòu)的分布、巖漿活動和成礦作用，形成了良好的區(qū)域成礦地質(zhì)條件［20－24］。

該區(qū)礦產(chǎn)資源豐富，以鐵、硫鐵礦、明礬石、石膏為主，銅、金、鉛鋅、重晶石等次之。區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)地星羅棋布，已發(fā)現(xiàn)大型鐵礦床4個、小型礦床17個、礦（化）點75個。包括了潛火山氣成熱液型、層控－熱液疊加改造型、火山噴氣沉積型礦床、斑巖型、矽卡巖型等成因類型。礦床地球物理特征具有重、磁同高特征；Fe2O3、V、P、Ti、Co、Ba、Mn等元素高背景或異常大面積覆蓋在火山巖層出露區(qū)，成為良好的礦產(chǎn)預測標志?？傊搮^(qū)主要礦產(chǎn)的形成與燕山期的次火山巖、淺—超淺成的中基性、中性斑（玢）巖密切相關(guān)［20－24］。

選擇含礦地層、火山機構(gòu)、鐵礦床（點）、航磁剩余異常40nT等值線、重力垂向二階導數(shù)0值線等5個要素，在 MRAS［25－26］操作平臺上，利用建模器，結(jié)合人機交互，圈定出預測區(qū)①-杜建國，許衛(wèi)，吳禮彬，等.安徽省鐵礦資源潛力評價成果報告.合肥：安徽省地質(zhì)調(diào)查院，2009.。采用特征分析法對預測區(qū)進行優(yōu)選，結(jié)果得到羅河式潛火山氣液型鐵礦預測區(qū)44個，龍橋式層控－熱液疊改型鐵礦預測區(qū)27個。兩類型礦床綜合為A級預測區(qū)16個，B預測區(qū)17個，C預測區(qū)19個，在此工作基礎上進行該區(qū)鐵礦資源量估算工作。

2 鐵礦資源量估算

筆者利用地質(zhì)體積法、數(shù)量化理論Ⅰ、專家估分法、品位－噸位模型法及磁測定量估算法5種比較常用的資源量估算方法來估算廬樅地區(qū)鐵礦資源量。

2.1 地質(zhì)體積法

2.1.1 基本原理

將控制區(qū)有代表性的單位體積內(nèi)礦產(chǎn)資源的平均含量估計值外推到評價區(qū)的體積范圍，估計評價區(qū)的礦產(chǎn)資源量的方法稱為地質(zhì)體積法。地質(zhì)體積法是建立在已知礦體深部及外圍預測的基礎上進行類比分析的礦產(chǎn)資源評價方法［22－29］。

地質(zhì)體積法的應用主要步驟：1）根據(jù)已知資料，建立合理的地質(zhì)成礦模式，從而確定某種礦產(chǎn)資源在地殼單位體積中的平均含量；2）論證預測評價區(qū)是否與已知典型礦床所在的控制區(qū)具相似的地質(zhì)成礦條件。當確認兩者基本相似后，推算評價區(qū)內(nèi)含礦建造的體積，從而估算出評價區(qū)的潛在資源量。

2.1.2 已查明資源儲量及其估算參數(shù)

羅河式潛火山氣液型鐵礦預測選取廬江羅河、泥河、大鮑莊、陽山、鐘山、楊山鐵礦6個勘探程度較高的典型礦床為預測區(qū)預測依據(jù)，依據(jù)《安徽省鐵礦資源儲量表（截止2009年底）》及部分勘探報告，估算羅河式鐵礦體積含礦率為1.462 2t／m3（表1）。

龍橋式層控－熱液疊改型鐵礦的預測選取馬鞭山、龍橋鐵礦2個典型礦床為該區(qū)預測依據(jù)，依據(jù)《安徽省鐵礦資源儲量表（截止2009年底）》及勘探報告，估算龍橋式鐵礦體積含礦率為0.435 0t／m3（表1）。

2.1.3 典型礦床深部及外圍預測資源量及估算參數(shù)

1）羅河鐵礦

羅河鐵礦體的產(chǎn)狀近于水平，該鐵礦床工作程度較高，其深部及礦床外圍已經(jīng)完全為鉆探工程控制，該礦床查明資源儲量是37 192.5萬t，羅河鐵礦含礦建造埋深為400～800m，預測資源總量是50 601萬t，預測資源量類別為334－1。

2）龍橋鐵礦

龍橋—馬鞭山鐵礦體產(chǎn)狀近水平，礦床經(jīng)過詳查工作，鐵礦體的深部及外圍已經(jīng)通過鉆孔控制，該礦床深部及其外圍預測資源量難以通過現(xiàn)有的材料進行預測。本次地質(zhì)體積法資源量預測即以該礦床已知資源量作為總資源量進行計算。

2.1.4 模型區(qū)含礦系數(shù)確定

模型區(qū)含礦系數(shù)確定主要是依據(jù)模型區(qū)內(nèi)所有已知礦床資源量＋深部及外圍預測資源量與模型區(qū)含礦地質(zhì)體體積的比值確定的；模型區(qū)的面積參數(shù)是依據(jù)礦床面積水平投影比值和與模型區(qū)面積比值確定的。羅河式陸相火山巖型鐵礦選擇羅河1個最小預測單元作為本次地質(zhì)體積法的模型區(qū)，龍橋式選擇龍橋、馬鞭山2個最小預測單元作為模型區(qū)進行相關(guān)計算，其計算的參數(shù)見表2。

由表2可以看出，羅河模型區(qū)含礦地質(zhì)體含礦系數(shù)為0.278 2t／m3，龍橋式鐵礦模型區(qū)含礦系數(shù)為0.089 2t／m3。

2.1.5 延深參數(shù)的確定

本次研究中鐵礦資源量延深參數(shù)主要是指含礦地質(zhì)體的深部垂向延深，亦即垂直深度，與以往所稱的延深意義不同。陸相火山巖型鐵礦主要受深部巖體、隱伏巖體控制，含礦地質(zhì)體的延深參數(shù)是相對的概念，即為相對厚度。

表1 廬樅地區(qū)鐵礦床查明資源儲量一覽表Table1 Schedule of identify resources reserves of iron deposit in Lujiang－Zongyang area

表2 廬樅陸相火山巖型鐵礦模型區(qū)估算參數(shù)Table2 Schedule of parameters in model areas of iron deposit of continental volcanic type in Lujiang－Zongyang area

羅河式鐵礦主要賦存在磚橋組陸相火山巖分布地段，龍橋式主要位于火山巖盆地基底控礦地層—周沖村組分布地段；其鐵礦預測深度范圍有差別，羅河式鐵礦主要在0～1 500m內(nèi)，而龍橋式預測深度為0～2 000m。

本次預測主要以已知鐵礦床的平均厚度來反映鐵礦含礦厚度，輔以相似系數(shù)進行校正。由表1可以看出，羅河式鐵礦含鐵建造厚度以216.69m（羅河、泥河、大鮑莊、陽山、鐘山、楊山6個典型礦床平均值）、龍橋式鐵礦含鐵建造厚度以214.65m來分別進行資源量計算工作。

2.1.6 相似系數(shù)的確定

相似系數(shù)主要指預測單元與模型區(qū)成礦的相似程度，其確定原則有主、客觀之分：主觀劃分主要是地質(zhì)專家對模型區(qū)與預測單元成礦相似程度大小而定，帶有很大的人為性；客觀劃分主要是根據(jù)特征分析法確定的成礦有利度的大小而定。

本次鐵礦資源量估算工作，針對各個預測單元與模型區(qū)、預測單元與典型礦床進行類比，利用這兩種因素對相似系數(shù)進行了合理調(diào)整。

2.1.7 資源量估算

廬樅地區(qū)選擇羅河、龍橋及馬鞭山3個模型區(qū)進行兩個礦產(chǎn)預測類型的含礦地質(zhì)體含礦系數(shù)、面積參數(shù)的計算工作。羅河式含礦地質(zhì)體含礦系數(shù)為0.278 2t／m3，龍橋式含礦地質(zhì)體含礦系數(shù)（加權(quán)平均）為0.089 2t／m3。延深參數(shù)的選擇主要依據(jù)羅河式、龍橋式已知礦床含礦延深平均值而得出：羅河式延深厚度為216.69m，面積參數(shù)為0.308 31；龍橋式延深厚度為214.65m，面積參數(shù)（加權(quán)平均）為0.192 66。

根據(jù)地質(zhì)體積法計算原則進行廬樅地區(qū)羅河式、龍橋式鐵礦資源量估算工作。

資源量估算結(jié)果：羅河式334－1資源量為14 663.3萬t、334－2資源量為71 467.7萬t、334－3資源量為2 637.2萬t；龍橋式334－1資源量為3 690.6萬t、334－2資源量為43 084.7萬t、334－3資源量為13 457.3萬t（表3）。

2.2 數(shù)量化理論Ⅰ

2.2.1 基本原理

數(shù)量化理論I模型在礦產(chǎn)資源定量預測中的應用，是把控礦因素和找礦標志等作為資源量變化的控制因素，并認為資源量與這些控礦因素之間存在一種線性相關(guān)關(guān)系；進而以控制區(qū)（模型單元集合）的觀測數(shù)據(jù)為基礎建立起成礦預測區(qū)統(tǒng)計單元資源量與控礦因素之間的回歸方程，并對預測單元的潛在資源量實施統(tǒng)計預測。

2.2.2 資源量估算

該方法主要是利用已知的礦床儲量與成礦有利度的線性關(guān)系而進行資源量計算的一種方法，一般有3種函數(shù)供人們選擇利用：

①線性函數(shù)，y＝a＋bx。

②冪函數(shù)，y＝axb。

③指數(shù)函數(shù)，y＝abx。

上述公式中x為成礦有利度，y為回歸計算資源量，當a、b值確定時，y即為已知礦床、點的資源量。上述公式中a、b數(shù)值的確定由含礦模型單元的成礦有利度（單元得分）x和該模型單元的已知礦床儲量來進行投影，以確定兩者之間的函數(shù)關(guān)系，通過離閃點的回歸計算確定；當a、b值確定時就建立了成礦有利度和礦床儲量的回歸方程，亦即預測模型。

利用廬樅陸相火山巖型鐵礦床查明資源儲量與單元得分的對比分析，分別對羅河式、龍橋式鐵礦床的儲量與單元得分的關(guān)系進行數(shù)量化理論Ⅰ確定其預測模型（圖1、圖2）。

圖1 羅河式鐵礦函數(shù)回歸曲線圖Fig.1 Function regression curve of iron deposit of Luohe style

羅河式鐵礦預測模型是y＝0.040 7ln（x）＋0.556 3（這里y是成礦有利度，x是資源量）；

龍橋式鐵礦預測模型是y＝0.384 3e11.368x。

二者相關(guān)系數(shù)的平方分別為0.652 9、0.999 4，說明兩個預測模型的相關(guān)系數(shù)均大于0.8，擬合較好，比較能夠真實反映實際，預測資源量的計算能夠符合實際情況。

圖2 龍橋式鐵礦函數(shù)回歸曲線圖Fig.2 Function regression curve of iron deposit of Longqiao style

廬樅陸相火山巖型鐵礦預測資源量結(jié)果：羅河式334－1資源量為39 526.38萬t、334－2資源量為77 549.32萬t、334－3資源量為2 666.652萬t；龍橋式334－1資源量為47 427.01萬t、334－2資源量為29 548.03萬t、334－3資源量為5 486.85萬t。

2.3 品位－噸位模型法［25－29］

2.3.1 基本原理

品位－噸位模型法是根據(jù)已知某種礦床類型的礦石儲量及品位分布模型，并分別對其進行品位－噸位模型法模擬，通過礦石儲量和礦石品位概率（或由此生成的潛在資源量）分布曲線來估算預測區(qū)不同概率下的資源總量。

礦產(chǎn)資源無論是作為地質(zhì)過程的產(chǎn)物還是作為地質(zhì)觀測的結(jié)果，它都具有隨機的性質(zhì)。對資源量的計算，必然受概率法則的支配，因而是一定概率意義下的估計。使用蒙特卡羅方法對資源量預測所依據(jù)的原始資料，主要是礦床數(shù)、礦石量、品位及儲量等數(shù)據(jù)。

2.3.2 構(gòu)造 MARK3的品位－噸位模型

廬樅地區(qū)陸相火山巖型鐵礦床目前已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的鐵礦床點共計有68處，系統(tǒng)地收集鐵礦床儲量資料，利用MRAS軟件建立廬樅陸相火山巖型鐵礦床品位－噸位模型（圖3、4）。

2.3.3 礦點數(shù)估計

通過專家對廬樅全區(qū)陸相火山巖型鐵礦床的綜合分析，給出了該區(qū)鐵礦床未發(fā)現(xiàn)礦床數(shù)分別是：90%概率礦床數(shù)12個，50%概率礦床數(shù)30個，10%概率礦床數(shù)80個。

圖3 金屬量和礦石量直方圖Fig.3 Histogram of metal reserves and ore reserves

圖4 金屬量和礦石量累積分布圖Fig.4 Cumulative distribution curve of metal reserves and ore reserves

2.3.4 品位－噸位模型法模擬結(jié)果

通過品位－噸位模型法模擬計算，得出以下成果：

礦點數(shù)均值：37.867；

礦石量均值：35 241 852.908t；

資源潛力：1 334 503 244t，約13.35億t。

2.4 專家估分法

2.4.1 基本原理

基本原理是根據(jù)預測區(qū)內(nèi)的具體資料，對影響鐵礦資源量的9個地質(zhì)要素，即區(qū)域成礦地質(zhì)條件、含礦地層、環(huán)形構(gòu)造、控礦斷裂構(gòu)造構(gòu)造、巖漿巖、基底隆起、物探異常、礦化強度及蘊藏規(guī)模顯示等，主觀評價廬樅地區(qū)鐵礦進一步找礦潛力的“價值指數(shù)”，估算預測區(qū)的鐵礦資源量。

項目組聘請的5位專家均在該區(qū)長期從事鐵礦礦產(chǎn)勘查工作，技術(shù)職務均是教授級高級工程師，具有豐富的實際工作經(jīng)驗，理論知識豐富，鐵礦成礦理論及找礦實踐均有較高的造詣，是安徽省在廬樅地區(qū)鐵礦找礦最權(quán)威的地質(zhì)專家。

2.4.2 估算結(jié)果

通過5位專家經(jīng)過緊張的、獨立的工作，分別對該區(qū)65個預測區(qū)的價值指數(shù)、預測資源量進行了估算，估算廬樅地區(qū)鐵礦資源量（資源量均指資源潛力，下同）為4.55億t。

2.5 磁測定量估算法

2.5.1 基本原理

磁法（物探體積法）是地球物理資料應用于礦產(chǎn)資源預測中的定量解釋，主要是對由磁性礦床引起的航磁異常進行詳細解釋并估算資源量。常用三維反演方法，估算各磁性異常三維空間形狀、大小、埋深和體積等，根據(jù)鐵礦類型、品位等計算鐵及共伴生礦種的資源量。

1）估算磁性礦體走向長度：以磁異常走向上兩側(cè)梯度陡變帶之間的距離作為磁性礦體走向延伸長度。圖5中廬江縣羅河鐵礦床中異常走向兩端最陡斜率靠異常中心一側(cè)之間的距離，為礦體的走向延伸長度。

2）估算磁性礦體中心截面積，以對礦致磁異常2.5D反演擬合時、強磁性體的截面積為磁性礦體的中心截面積。

3）估算磁性礦體體積。磁性礦體體積＝中心截面積×走向延伸長度×校正系數(shù)，校正系數(shù)根據(jù)磁異常的平面形態(tài)確定。

4）估算磁性礦產(chǎn)礦石資源量，磁性礦產(chǎn)礦石資源量＝磁性礦體體積×礦石密度，礦石密度取已知礦區(qū)礦石的平均密度數(shù)據(jù)。

礦體體積計算：將計算斷面圖輸出到MAPGIS中，計算出不同礦體的截面積，乘以模型體長度，即為體積。

2.5.2 資源量估算結(jié)果

圖5 羅河鐵礦定量計算模型Fig.5 Quantitative calculation model in Luohe iron deposit

廬樅地區(qū)鐵礦資源量估算工作由于條件所限，并未對全部乙類異常進行計算，僅對其中的重點異常進行了定量計算解釋，并進行分類、分級別統(tǒng)計歸納，估算了“Ⅱ＋Ⅲ”級資源量437 405.52萬t，其中，Ⅱ級資源量132 828.17萬t，Ⅲ級資源量304 577.35萬t。

3 鐵礦資源量估算結(jié)果

廬樅地區(qū)鐵礦資源量定量估算主要采用了數(shù)量化理論Ⅰ、品位－噸位模型法、專家估分及磁測定量估算法、地質(zhì)體積法等5種計算方法，估算結(jié)果見表3。

從表3可以看出，5種資源量估算方法有著一定的差異，其中：高級別的334－1資源量范圍是4.55～8.70億t，相對比較接近，其平均值為5.02億t；5種資源量估算平均值17.70億t，與品位－噸位模型法、地質(zhì)體積法相對比較接近，而磁測定量估算法給出了Ⅲ級資源量30.46億t，明顯偏大。

4 資源量估算對比分析

4.1 磁測定量估算法

本次工作以羅河鐵礦和龍橋鐵礦為樣本，對21處礦致異常通過定量計算估算了“Ⅱ＋Ⅲ”級資源量為437 405萬t，其中屬于Ⅱ級資源量估算的異常5處，分別為羅河、泥河、大鮑莊、楊山、龍橋，求得資源量132 828.17萬t，屬于Ⅲ級資源量估算的異常16處，求得資源量304 577.35萬t。

磁測定量估算法Ⅱ級資源量主要是根據(jù)已知見礦工程控制、推測計算的資源量，可信度較高，Ⅲ級資源量主要是根據(jù)磁異常進行推測、計算的（礦致異常和非礦異常沒有很好地區(qū)分）。由于該區(qū)工作程度不均，大部分異常沒有進行深部工程控制，有相當一部分的磁異常成礦遠景較好，隨著近年來的地質(zhì)找礦勘查的實施，發(fā)現(xiàn)了新的鐵礦體、礦化線索，所以其Ⅲ級資源量尚有相當一部分是很有潛力的。

4.2 專家估分法

本次項目聘請了5位在該區(qū)具有長期進行礦產(chǎn)勘查及項目技術(shù)管理專家，分別、獨立地估算了該區(qū)鐵礦資源潛力。由于專家非常熟悉廬樅地區(qū)鐵礦的地質(zhì)情況，但是受專家主觀意識等因素的影響，給出的資源量4.55億t結(jié)果保守、偏低。如專家針對每一個預測區(qū)，有潛力的均給出了資源量，但是，給出的資源量最高5 000萬t，最低僅500萬t，大部分預測區(qū)均沒有給出資源量，這與實際有著一定的差異。專家給出的資源量偏低可能是由于該區(qū)地質(zhì)找礦難度較大所致。

表3 廬樅陸相火山巖型鐵礦預測結(jié)果對比一覽表Table3 Schedule of the prediction results contrast of iron ore deposits of continental volcanic type in Lujiang－Zongyang area

4.3 品位－噸位模型法

廬樅地區(qū)雖然有羅河、大鮑莊、龍橋、馬鞭山、楊山及泥河鐵礦等，據(jù)此建立的模型估算資源量為13.35億t，小于5種方法的平均值。但是由于該區(qū)鐵礦成型礦床數(shù)量相對較少，現(xiàn)有的鐵礦床不能代表該區(qū)的鐵礦資源的實際，尚有部分鐵礦床成礦特征、成因等存在爭議，因此利用本區(qū)的品位－噸位模型所估算的資源量有偏低的可能，同時該方法主要針對全區(qū)進行資源量估算，不能夠反映每一個預測單元的資源潛力。

4.4 數(shù)量化理論Ⅰ

數(shù)量化理論Ⅰ計算由于是利用成礦有利度與查明資源量擬合進行資源量估算，該方法利用了預測區(qū)所購置的主要變量，預測要素應用比較全面，估算的資源量有一定的依據(jù)和代表性，為大部分預測人員所使用；但是該方法最大弊端是與查明礦床數(shù)量、資源量大小等密切相關(guān)，存在無模型（或少模型）礦床就不能估算資源量的弊端，同時存在局部預測單元的計算資源量結(jié)果有偏高、偏低情況存在。本次估算的資源量為20.22億t，大于5種方法的平均值17.70億t，顯示估算結(jié)果偏大。

4.5 地質(zhì)體積法

地質(zhì)體積法估算的資源量主要是結(jié)合廬樅地區(qū)的實際，依據(jù)該區(qū)查明的羅河、泥河、楊山及龍橋、馬鞭山等鐵礦床的具體參數(shù)，根據(jù)各個最小預測單元的地質(zhì)情況分別給出不同深度、面積等具體的參數(shù)，利用類比方法來估算未知區(qū)的資源量。該方法根據(jù)未知區(qū)的成礦條件，克服了模型礦床數(shù)據(jù)少等不利因素，能夠估算相應的資源潛力，該方法是在掌握成礦條件的情況下相對較好的資源量估算方法，但是由于具體預測單元的成礦條件還受著估算者的所掌握資料程度及主觀因素等影響，也具有一定的局限性。該方法估算的資源量為14.90億t，數(shù)值適中，略大于品位－噸位模型法估算資源量13.35億t，比較接近實際。

5 結(jié)語

綜上所述：磁測定量估算法的Ⅱ級資源量由于主要是根據(jù)見礦工程推算的，所以其預測資源量（5.02億t）結(jié)果偏低，Ⅲ級資源量（30.46億t）明顯偏大；專家估分法所估算的資源量由于受專家個人主觀意識、找礦條件等方面的因素限制，所給出的資源量結(jié)果（4.55億t）非常保守，一般都是最低的結(jié)果；品位－噸位模型法估算資源量（13.35億t）結(jié)果也偏低；數(shù)量化理論Ⅰ估算結(jié)果受查明礦床等有關(guān)條件限制，估算資源量有著一定的局限性，本次估算結(jié)果（20.22億t）偏大；地質(zhì)體積法由于具體運用較多的預測要素，估算時各個參數(shù)的選擇又具體考慮了每一個預測單元的具體成礦條件及其參數(shù)，克服了諸多不利因素，其估算的資源量（14.90億t）較為符合實際。因此，地質(zhì)體積法是比較適用的資源量估算方法，應該進一步推廣應用。

在項目實施及成文過程中得到中國地質(zhì)科學院礦產(chǎn)資源所肖克炎研究員、北京信息科技大學楊毅恒教授等的技術(shù)指導，同時得到丁建華、婁德波博士的具體幫助，在此一并致謝。

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