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地瓜山钨锡矿是近年滇西发现的高温热液石英脉型钨锡矿床,矿床产于喜马拉雅期麻蓬岭岗侵入体(Eηγb)与高黎贡山群变质岩接触带内带,近南北向剪切断裂(裂隙)带的有利部位,该区及外围实现找矿重大突破完全有可能。 相似文献
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位于西藏泽当地区的雅鲁藏布江蛇绿岩在我国研究程度较高,该蛇绿岩东西延伸约2 000 km,代表了印度和亚洲之间消失的新特提斯洋,是确定上述两大板块间缝合线存在的重要岩石学标志。文章对西藏泽当地区雅鲁藏布江蛇绿岩带中的斜长花岗岩特征及构造环境进行了研究。斜长花岗岩具有钙碱性特征;轻重稀土分异明显,LREE富集,HREE亏损,具有明显的正Eu异常,大离子亲石元素Rb、K、Ba、Sr富集,高场强元素Nb、Ti亏损;地球化学研究表明,斜长花岗岩应形成于俯冲造山的构造环境下,是俯冲洋壳部分熔融的产物,具有岛弧特点。 相似文献
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<正> 毁林行为的内涵非常广泛,包括盗伐滥伐在内的一切人为因素对森林、林木造成的损害。但本文讨论的毁林行为仅指狭义上的解释,即《森林法》第44条的规定,“非法开垦、采石、采砂、采土、采种、采脂和其他活动,致使森林、林木受到毁坏”的行为。根据现行 相似文献
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雅鲁藏布江缝合带位于青藏高原南部,是印度板块向欧亚板块俯冲的产物,代表着新特提斯洋岩石圈的残片。文章对西藏乃东地区雅鲁藏布江缝合带中蛇绿混杂岩的变质作用及岩石学特征进行了研究。该带总体呈近东西向延伸,受变地质体主要为晚侏罗—早白垩世泽当蛇绿岩。通过野外地质调查、岩相学及岩石地球化学分析,结合岩石成因研究及构造环境判别,认为泽当蛇绿岩由地幔橄榄岩、辉长质杂岩、镁铁质杂岩、海相沉积物及伴生铬铁矿和斜长花岗岩等组成,属低绿片岩相—高绿片岩相区域变质岩。 相似文献
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在大数据的时代背景下,地质大数据逐渐趋于复杂化的模式与其间的空间关联性为基于机器学习算法的矿产资源定量预测带来了更大的挑战。利用深度卷积网络算法优异的分析性能来提取不同成矿条件下多种二维要素图层的空间分布特征与关联性是一项非常有意义的探索性实验。以松桃—花垣地区沉积型锰矿为例,利用深度卷积神经网络模型AlexNet挖掘Mn元素、沉积相、大塘坡组出露、断裂及水系的空间分布与锰矿矿床的就位空间的耦合相关性,以及不同的控矿要素之间的相关性,以此训练出二维矿产预测分类模型。经过训练后,可以得到验证准确率88.89%,召回率为66.67%,损失值0.08的深度卷积神经网络分类模型。应用该模型对未知区进行二维成矿预测,共圈定出91、96、154、184号4个成矿远景区,其中91号和154号的区域含矿概率为1,96号含矿概率为0.5。由此可见,预测区具有很大概率存在尚未发现的矿床。 相似文献
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在大数据和人工智能背景下,基于已有的传统地质找矿模型建立与应用基础,提出基于循环神经网络的找矿模型构建与预测方法,实现对地质数据的深入分析和理解。针对地质找矿模型构建与预测的需求,结合数据清洗理论,对传统地质找矿模型进行归纳与总结,建立地质找矿知识库,为深度学习算法提供训练数据。通过分类算法研究,综合对比结果的准确率与分类所用时间,最终选用RNN分类算法对找矿概念模型进行分类。在建立研究区找矿模型中,通过关键词与控矿要素完成模型匹配,利用模型计算对模型匹配结果进行数据分析,实现区域地质找矿模型的构建与矿产资源的预测评价和分析。以大水金矿为例,快速准确地实现了找矿模型的构建,有效地对矿产资源预测工作提供了指导,验证了该方法的可行性。 相似文献
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帕南岩体位于西藏桑日县马门地区,主要由二长花岗岩、二长岩组成。本文通过锆石U-Pb年代学、岩石地球化学和Sr-Nd同位素等研究,探讨其构造背景和岩石成因。LA-ICP-MS锆石U-Pb定年表明,帕南岩体的成岩年龄为80.91±0.48Ma,形成时代为晚白垩世。帕南岩体地球化学特征表现为富钠、高钾、高铝、低钛,属准铝质高钾钙碱性-钾玄岩岩石系列。稀土分馏较明显且富集轻稀土((La/Yb)_N=8.88~11.86),具负Eu异常,相对富集大离子亲石元素,亏损Nb、Ta、P、Ti等高场强元素。Sr-Nd同位素显示,样品具较高的Pb、Sr、Sm、Nd含量,偏低的I_(Sr)值(0.70442~0.70486),正εNd(t)值(+1.99~+2.73)。综合帕南岩体的地质、地球化学和年代学特征,认为帕南岩体形成于晚白垩世新特提斯洋向北俯冲背景下的岛弧环境,可能是新特提斯洋俯冲角度变缓进入了平板俯冲阶段之后,由陆壳发生部分熔融产生的正常岛弧岩浆形成,同时也预示着109~80Ma的大规模岩浆活动在该区的落幕。 相似文献