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原花山群分布于紧邻南秦岭的扬子陆块北缘大洪山地区,出露于重要的构造部位,是研究其形成时期扬子陆块构造演化及其与南秦岭关系的重要载体,其物质组成、形成时代和构造属性长期存在争论。本文将原花山群解体为花山构造混杂岩和正常的火山—沉积地层(本文所指花山群)两部分来讨论。笔者重新厘定了花山群的沉积时限,有针对性地对有构造背景争议的花山群进行玄武岩地球化学研究,对有时代争议的混杂岩进行锆石U-Pb年代学研究。年代学、地球化学和沉积学综合研究表明,花山群的沉积时限为ca. 830 Ma至ca. 800 Ma,形成于与Rodinia超大陆裂解有关的陆内裂谷盆地。花山构造混杂岩带可能不只是晋宁期的缝合带,而是具有多期物质组成、经历了多期构造叠加的复合型缝合带。结合他人成果,我们提出了扬子陆块与南秦岭从新元古代到早古生代的构造演化新模式。
相似文献632.
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采用LA-ICP-MS方法,对四川盆地南部会理地区古近纪雷打树组碎屑锆石进行了U-Th-Pb同位素测定,获得了72组单颗粒锆石的U-Pb年龄,建立了碎屑锆石的U-Pb年龄谱。结果表明,雷打树组碎屑锆石U-Pb年龄区间为2465~204Ma,地质时代为古元古代最早期成铁纪至晚三叠世最晚期瑞替阶,年龄分布具有清晰的幕式分布特征,集中分布于5个区间,出现了5个明显的峰值,物源区主要为扬子陆块西缘及其西侧的“三江”造山带。雷打树组碎屑锆石U-Pb年龄谱显示,扬子陆块西缘经历了古元古代陆壳增生、中元古代Rodinia超大陆汇聚、新元古代晚期Rodinia超大陆裂解、二叠纪玄武岩喷溢及中—晚三叠世印支运动5次重要的构造热事件,与扬子陆块西缘形成演化进程完全吻合。与四川盆地古近纪柳嘉组碎屑锆石的U-Pb年龄谱相比,雷打树组碎屑锆石U-Pb年龄谱缺失侏罗纪、白垩纪信号,增加了早奥陶世和早泥盆世信号,说明四川盆地北部与南部的物源存在一定的区别。碎屑锆石U-Pb年龄谱对比结果显示, 雷打树组碎屑锆石U-Pb年龄谱具有较高的精确度, 扬子陆块与华夏陆块自1000Ma汇聚以来具有很好的亲缘性, 而与华北克拉通之间直至400Ma才开始建立亲缘关系。 相似文献
634.
提出了一种基于力矩平衡原理的视觉平衡模型,该模型将定性的评估转化为定量的评估方法。基于C#+ArcGIS Engine平台,利用3幅代表性的地图作为实验用图,证明视觉平衡模型的计算结果与用户的视觉感受一致。 相似文献
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深水褶皱冲断带是目前全球油气勘探的重要领域,其构造变形和油气地质特征是勘探研究的主要内容。通过对不同地区深水褶皱冲断带的地震剖面解释和综合分析,结合沉积特征对其构造样式、变形特征和石油地质特征进行了研究。研究表明,在主动大陆边缘和被动大陆边缘存在4种不同构造样式的深水褶皱冲断带,即:主动大陆边缘型深水褶皱冲断带;被动大陆边缘背景下的泥岩滑脱型、盐岩滑脱型和重力垮塌滑动型深水褶皱冲断带。由于他们具有不同的驱动机制、构造特征和演化特征,导致了其含油气性差别较大。主动大陆边缘背景下发育的深水褶皱冲断带主要发育倾向陆地的逆冲断层、叠瓦构造以及相关的褶皱构造,缺乏有效的烃源岩和储层。被动大陆边缘背景下发育的深水褶皱冲断带可以划分为伸展区、过渡区和挤压区3部分,并发育相关构造,其中泥岩滑脱型和盐岩滑脱型深水褶皱冲断带已经有大量的油气发现。 相似文献
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依据现有研究成果,本文论述了天津滨海新区工程地质背景.选取淤泥质土厚度、20 m以浅粉砂土分布、第Ⅰ海相层底板埋深、地面沉降、地下水腐蚀性为评价因子,采用层次分析和综合评分数学模型,对滨海新区非明开挖及时支护的线性地下空间工程进行了适宜性评价.评价结果表明,区内东部沿海边一带地下空间开发适宜性较差,盾构施工及支护难度较大,占总面积的24%;西部、南部及北部地下空间开发适宜性较好,盾构施工及支护难度小,占总面积的46%;其余区域为一般区,盾构施工及支护难度中等,占总面积的30%. 相似文献
639.
目的:探讨胃肠道类癌动态增强CT影像学表现,旨在提高对该病的诊断水平。方法:回顾性分析11例胃肠道类癌患者的CT平扫及动态增强资料,对病变部位的肠壁厚度、边界、形态、周围毗邻结构情况、密度及动态增强特点进行评价;绘制ROC曲线评价远处转移的预测因素。结果:病变质地平扫CT值为26-48HU,平均为(33.54±6.96)HU;动脉期CT值为33-87HU,平均为(62.72±19.35)HU;门静脉期CT值为56-100HU平均(71.18±12.54)HU;延迟期CT值为43-78HU,平均为(60.09±12.69)HU。病变强化特点以渐进式强化为主,于门静脉期达到峰值,延迟期下降不明显,形成一个平台;病变管壁厚度对预测类癌远处转移有一定价值(AUC=0.917,相似文献
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在常规的地震数据处理工作流程中,人工拾取地震速度谱中的叠加速度存在耗时长、效率低的问题,且容易受到人为经验的影响.本文基于目标检测的方法,应用改进后的FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)神经网络模型实现速度谱中叠加速度的自动拾取.该方法将速度谱图像作为输入,经模型训练后输出"时间-速度"对序列.在处理低信噪比工区数据时,针对速度谱能量团聚焦特征较差的特点加入基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的线性回归模型以拟合出全局速度曲线.Marmousi模型数据和实际工区数据测试结果表明,本文所设计的地震速度谱自动拾取模型准确性较高、鲁棒性强,有效地缓解了人工拾取的负担,在保证速度拾取精度的同时显著地提高了效率. 相似文献