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早三叠世作为地球发展史上一个高度的反常时期,人们对其关注程度远不及二叠纪/三叠纪界线。海相碳酸盐的碳、锶同位素组成与演化是了解重大突变期的生态环境事件和地球过程的重要切入点。根据前人公布的川东地区早三叠世锶、碳同位素数据,绘制同位素演化散点图,根据曲线的演化特征以及不同地区的对比,分析其控制因素和地质过程。研究表明,川东地区早三叠世锶同位素演化曲线单调上升,具有很高的全球一致性,由河流注入到海水的高放射成因的锶含量增加是加剧87Sr/86Sr比值单调上升的主要原因。碳同位素演化曲线在短时间内发生的一系列高频率、大幅度波动,大量的磷酸盐注入海洋使菌藻类大量繁殖,海洋的初级生产力增强,有机碳埋藏量增大,使δ13C偏高。甲烷水合物吸收与释放等暂时性效应不是引起曲线来回波动的主要因素,海洋水体倒转等持续性效应可以很好地解释曲线异常,但对其驱动机制有待进一步研究。此外δ13Ccarb和δ13Corg的同步研究并参考早寒武世是下一步研究的重点。 相似文献
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锂(Li)是一种重要的金属能源,近年来全球锂的需求持续增长。我国煤伴生型锂矿床的发现证明煤矿可能成为锂资源的潜在来源。以贵州普安矿区20号煤为研究对象,采用工业分析、镜下鉴定、X射线荧光光谱(XRF)、电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)、激光剥蚀?电感耦合等离子体质谱(LA-ICP-MS)等方法,分析原煤及浮沉实验获得的密度分级试样的基本性质、矿物组成、元素组成及煤中Li的赋存特征。结果表明,原煤中Li含量达134.09 μg/g,在6个密度级样品中,Li含量随煤样密度级的增加而增加(>1.8 g/cm3密度级样品中Li含量最高为212 μg/g),重力分选可使煤中Li得到一定程度的预富集。原煤主要矿物组分包括黏土矿物、黄铁矿、方解石、石英等,基于Li与Al、Si等的相关性以及矿物微区元素含量(LA-ICP-MS)等分析,推测Li可能主要以吸附态赋存于黏土矿物中。逐级化学提取实验结果表明,煤中Li的赋存特征为水溶态(20.96%)、离子交换态(32.90%)、硅酸盐/铝硅酸盐态(22.80%)、碳酸盐/磷酸盐态(10.81%)、二硫化物态(3.92%)和残渣/有机态(2.58%),说明通过离子交换法可以从煤矸石中回收Li。该研究结果为下一步分离提取煤中Li提供了一定理论指导。 相似文献
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基于扩散理论,分析了国内外主要平衡悬沙剖面公式自由面边界条件内在的不合理性及其原因,并结合常数型和线性型悬沙扩散系数的分布特征,应用几何平均法建立了平方根型的悬沙扩散系数表达式,推得了平衡悬沙剖面的新指数公式。通过收集、整理与分析大量水槽与河流实测悬沙资料,对提出的悬沙扩散系数和平衡悬沙剖面公式与van Rijn公式、张红武公式进行了分析比较。研究结果表明,新指数公式不仅对平衡悬沙剖面的刻画精度较高,而且具有表达式特别简洁、床面含沙量为有限定值和可直接解析积分的特点,既利于理论分析,又便于工程应用。 相似文献
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中国三大陆块中—新元古代地层格架中广泛分布低变质程度的泥质岩与碳酸盐岩,其元素地球化学特征为研究地表圈层的历史演化提供了重要的基础资料。本文收集了近十几年国内外已发表的近2000组泥质岩/碳酸盐岩中地球化学数据,包括40种常量、微量元素含量组成,涉及华北陆块长城系、蓟县系、待建系及青白口系,扬子和塔里木陆块南华系、震旦系。结合文献中样品的岩性、实验方法以及地质背景特征,主要得出了以下认识:① 泥质岩中常量元素的平均含量与中国东部未变质泥质岩中的相似,但其整体上受到了新元古代冰期的影响,化学风化作用较弱,易流失的Na、K及Ca元素含量相对较高;碳酸盐岩中的常量元素含量组成与中国东部未变质富泥碳酸盐岩对比,具有少量的陆源物质输入且以白云岩为主,Mg含量较高。② 碳酸盐岩中较高的Mn/Sr比值应与成岩蚀变作用有关,虽然硅酸盐矿物少于泥质岩,但Sc、REE+Y以及氧化还原敏感元素更加富集,Sc和REE+Y元素与陆源碎屑的混染作用有关,而后者与氧化的海洋环境有关。③ 中元古代早期,华北沉积物中记录了Ce元素负异常以及氧化还原敏感元素含量的增高,响应了一次浅海的氧化事件,并促使了生物的演化。④ 进入新元古代,“雪球地球”事件被塔里木陆块泥质岩大范围变化的化学蚀变指数所记录,伴随着间冰期及冰期后海洋的增氧,扬子陆块新元古代沉积物部分微量元素含量又一次增加,对应着伊迪卡拉生物群的出现。 相似文献
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以QSCAT/NCEP混合风资料和Myers经验模型风场构造台风风场,并以之作为驱动风场,建立一个基于第三代海浪模式SWAN的两重嵌套台风浪数值模拟模型。以0601号台风珍珠为例,对南中国海至广东的台风浪进行数值模拟研究。将数值模拟结果与台风期间Jason-1卫星高度计观测资料和近岸浮标实测资料(波高、波向和波周期)作了较为详细地比较,并分析台风浪要素的时空分布。结果显示台风浪要素的数值模拟值与实测值吻合良好,表明SWAN模型能够较好地再现大洋和近岸台风浪的时间发展过程和空间分布特征。 相似文献