大陆坡脚确定原则与方法

大陆坡脚是大陆边缘的一个重要地形特征,是沿海国扩展其大陆架权利和划定其200海里以外大陆架外部界限的基础,也是大陆架界限委员会审议沿海国划界案时特别关注的重要技术参数。《联合国海洋法公约》第76条大陆架制度的制定源于典型的被动大陆边缘。但由于全球大陆边缘的多样性和复杂性,特别是后期构造活动、沉积作用对大陆边缘的改造与影响,海底地形地貌异常复杂多变,导致大陆坡脚的识别非常困难。加上各沿海国为获得最大范围的外大陆架,对大陆坡脚的相关规定进行有利于自己的解释,使得大陆坡脚的确定成了外大陆架划界中一个颇具争议的热点问题。本文基于对《联合国海洋法公约》和《大陆架界限委员会科学和技术准则》对大陆坡脚的规定,结合不同类型大陆边缘的地质特征和各沿海国划界实践,对陆坡基部区的确定、坡度变化最大之点的选取以及相反证明规则的适用性等问题进行了探讨。     

南海西南次海盆被动陆缘构造单元划分及伸展演化过程

南海西南次海盆被动陆缘洋陆转换带位于陆缘强烈伸展区,蕴含着岩石圈临界伸展破裂和洋盆扩张过程的丰富信息。本文利用多道地震剖面和重力异常数据,对西南次海盆被动陆缘构造单元进行划分,研究陆缘南、北部洋陆转换带结构构造特征,探讨陆缘伸展演化过程。多道地震剖面资料显示,北部洋陆转换带发育有裂陷期断陷和向海倾斜的掀斜断块;南部发育有低角度正断层控制的裂陷期断陷、海底火山以及局部隆起;从陆到洋方向,重力异常值变化明显。根据上述结果南海西南次海盆被动陆缘划分为近端带、洋陆转换带和洋盆三个构造单元,分别对应了其伸展演化过程的三个阶段：前裂谷阶段、陆缘裂陷阶段和海底扩张阶段。     

南海大陆边缘动力学研究进展:从陆缘裂解到海底扩张

南海处于印度—澳大利亚、欧亚和太平洋三大板块汇聚中心,地理位置独特,地质作用复杂,是研究大陆裂解—海底扩张过程以及大陆边缘动力学的天然地质实验室。通过总结近年来对南海大陆边缘动力学研究的最新进展认为:①南海北部陆缘为非火山型被动陆缘,其东段虽有岩浆底侵活动,但其为海底扩张结束后的产物,南部陆缘未发现下地壳高速层,也为非火山型陆缘;②南海陆缘上下地壳的拉张因子存在差异,表明陆缘的张裂变形在纵向上并非是均一的,而具有随深度变化的特点;③南海海盆是通过2期扩张形成的,具有由NE向SW渐进式扩张的特点,其东侧表现为成熟的洋盆,而西侧保留了更多陆缘裂谷的特征;④南海海盆形成的动力学模型存在碰撞挤出模型和古南海拖曳模型2种争论,2种模型各有优缺点,需要今后进一步综合研究。     

南海中北部陆架-陆坡区新生代构造-沉积演化

南海中北部陆架-陆坡区作为南海地区的一个重要地质构造单元,记录了大陆张裂到海盆扩张的丰富信息。通过对研究区地震剖面的解释,分析了该地区新生代的构造与沉积特征,同时通过平衡剖面恢复工作,建立了新生代演化模型。研究显示南海中北部陆架-陆坡区新生代构造演化可以分为三个阶段：古新世—始新世的裂陷阶段、渐新世—早中新世的裂陷-坳陷过渡阶段以及中中新世以来的坳陷阶段。沉积环境经历了河流-湖泊、浅海和深海的演化过程。南海北部陆缘下NW-SE方向流动的地幔流的存在使得伸展活动具有由北向南发育的机制。同时陆坡区盆地（如白云凹陷）显示出韧性伸展的特征,这与地幔上涌热岩石圈伸展引起的该区域地壳强烈韧性减薄和颈缩变形相关。     

基于小波变换的ODP1148A井测井层序地层研究

对大洋钻探计划1148A井自然伽马测井曲线进行小波变换,不同尺度的小波系数反映出了原信号中的不同周期成分,相当于不同尺度的沉积旋回.根据小波系数,共识别出了3个超层序、8个层序和25个准层序组,其中的超层序和层序分界面均能较好的与前人通过其他资料所确定的地层界面相对应,而准层序组和短期基准面变化是前人通过测井外的其他资料所未能识别出的,反映出该方法划分层序更精细.     

冲绳海槽南部多波束海底地形虚拟视景仿真初探

针对冲绳海槽南部海底地形,首先根据等效声速剖面原理处理原始多波束地形数据,使得多波束条带之间拼接良好;然后以Creator和Creator Terrain Studio为主要工具,生成地形和纹理数据集以构建海底地形场景库;最后在Vega Prime运行环境中进行交互。利用多通道实时渲染和立体投影技术,使用户最终得到对虚拟图像的真实感、立体感和沉浸感。     

南海北部地壳结构重震联合模拟

收集了中德合作调查的SO49-18测线北段地震剖面和水深数据,结合区域的声呐浮标、OBS和双船折射等成果信息,利用重力数据,采用LCT综合反演软件,对南海北部的地壳结构进行重震联合模拟,建立了初始2.5维地球物理模型,并由该模型计算出正演理论空间重力异常曲线.同时,采用匹配滤波技术对实测空间重力异常的不同深度异常进行分离,并与计算空间重力异常曲线进行比较,在物性参数合理的范围内逐层进行模型修饰,使计算与实测空间重力异常曲线相吻合,建立了地壳结构初始深度模型.结果显示,南海北部地壳结构总的特点是:从陆架到陆坡,地壳厚度不断减薄,呈连续阶梯状变化,上地壳厚度较小,下地壳厚度较大;北部洋陆过渡带,莫霍面埋深急剧变浅;西北次海盆地壳厚度(莫霍面埋深)较薄;中沙海台,地壳厚度相对较大.     

海底天然气水合物相平衡的影响因素

海底沉积物中蕴含着大量的天然气水合物资源.天然气水合物相平衡及其影响因素研究对海底沉积物中水合物的成藏热力学和动力学研究、分布范围和储量估算均具有十分重要的意义.目前关于水合物相平衡影响因素研究大多局限于定性或半定量分析,对不同因素的影响程度及机理关注较少.收集整理了气体组分、孔隙水盐度及离子组分、沉积物粒度和孔隙半径...     

Seismic sequence and depositional evolution of slope basins in mid-northern margin of the South China Sea

As one of the biggest marginal seas in the western Pacific margin, the South China Sea (SCS) experienced continental rifting and seafloor spreading during the Cenozoic. The northern continental margin of the SCS is classified as a passive continental margin. However, its depositional and structural evolution remains controversial, especially in the deep slope area. The lack of data hindered the correlation between continental shelf and oceanic basin, and prevented the establishment of sequence stratigraphic frame of the whole margin. The slope basins in the mid-northern margin of SCS developed in the Cenozoic; the sediments and basin infill recorded the geological history of the continental margin and the SCS spreading. Using multi-channel seismic dataset acquired in three survey cruises during 1987 to 2004, combined with the data of ODP Leg 184 core and industrial wells, we carried out the sequence stratigraphic division and correlation of the Cenozoic in the middle-northern margin of SCS with seismic profiles and sedimentary facies. We interpreted the seismic reflection properties including continuity, amplitude, frequency, reflection terminals, and 15 sequence boundaries of the Cenozoic in the study area, and correlated the well data in geological age. The depositional environment changed from river and lake, shallow bay to open-deep sea, in correspondence to tectonic events of syn-rifting, early drifting, and late drifting stages of basin evolution.     

基于小波神经网络的ODP1148A井岩性预测

为对大洋钻探计划(ODP)1148A井岩性收获率低的层位和涂片分析之外的井段进行岩性预测,得到更全面的岩性信息,设计出了一个以"morlet"小波为隐含层传递函数的三层小波神经网络.将总样本中的一部分作为学习样本,用于小波神经网络的训练,另一部分作为测试样本,用于检验小波神经网络预测岩性正确与否以及预测结果的误差评价.经过对该小波神经网络反复测试和调整,最终得到了一个误差最小的神经网络,其测试结果显示岩性预测符合率60%以上的占总体的60%以上.在没有岩心资料或取芯收获率低的层段,可将其用于粗略的岩性参考.将经测试后较满意的小波神经网络应用于整口井的岩性预测,得到该井的详细岩性信息.该岩性预测结果弥补了岩心涂片分析数椐较少,以及该井岩心收获率低的层位的岩性空白.本文将小波神经网络应用于测井岩性预测方法的探讨可为人工智能与地球物理测井相结合提供新的思路.