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西菲律宾海地质作用复杂,其表层沉积物稀土元素地球化学特征对其沉积物来源具有明显指示意义。基于西菲律宾海吕宋岛至九州帛琉洋脊之间海域表层沉积物样品的常量元素和稀土元素组成,通过对不同类型沉积区稀土元素组成、配分模式和稀土元素La/Yb和Sm/Eu比值进行研究发现,研究区沉积物中稀土元素组成受沉积物类型和物质来源控制,沉积物中黏土矿物、铁锰氧化物自生颗粒和磷灰石是稀土元素的主要富集相;吕宋岛与本哈姆高原之间海盆的沉积物含有来自吕宋岛蛇绿岩的物质,而中央裂谷以西海盆区和含结核黏土区沉积物主要由陆源风尘物质、海底火山物质和自生组分组成。 相似文献
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黄海海浪季节变化的数值模拟研究 总被引:3,自引:2,他引:1
利用第三代海浪数值模式SWAN,研究了黄海海浪有效波高的季节变化特征及相关的物理过程。结果表明,在黄海的大部分区域,混合浪有效波高的最大值出现在冬季,而最小值则基本出现在夏季。北黄海北部和山东半岛南岸的近海海域呈现稍微不同的季节变化,有效波高的最大值出现在春季。全年4个季节中混合浪有效波高的空间分布基本一致:均在济州岛西南最大,沿黄海中部区域向北和由中部区域向近岸区域逐渐减小。黄海海浪为风浪占主,涌浪有效波高远小于风浪有效波高。在黄海的大部分区域,白冠耗散和四波非线性相互作用对黄海海浪的季节变化均至关重要;对于外海区域,四波非线性相互作用更为重要,而对于近海区域,白冠耗散则影响更大。本研究旨在研究黄海海浪的季节变化特征及其物理过程,为进一步探讨该海域海浪在其他时间尺度上的变异特征和动力学过程提供研究基础。 相似文献
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84.
青藏高原新生代以来的隆升过程及特征长期以来广存争议.岩体中不同单矿物所记录的中低温热年代学信息适用于揭示较新年代地质体的隆升过程,可以为之提供有效制约.在青藏高原部分岩浆岩与变质岩露头区原位采集15块样品,利用锆石与磷灰石裂变径迹等热年代学结果为青藏高原中生代末期以来的隆升过程提供约束.其中,所获10块样品的锆石裂变径迹数据年龄范围为182~33 Ma,分别记录了渐新世之前青藏高原内不同块体间相互碰撞及高原内不同地区的构造热事件.特别是沿雅鲁藏布江缝合带分布的3个样品,锆石裂变径迹年龄结果一致显示始新世末期-渐新世早期该带存在一期显著的构造热事件.该构造热事件暗示在约36~33 Ma沿雅江缝合带发生过强烈的陆-陆硬碰撞.所获14块样品的磷灰石裂变径迹年龄范围为70.4~5.0 Ma,综合热史反演结果显示青藏高原南部中新世中晚期以来存在整体性隆升,特别是从上新世开始隆升速率显著加快.磷灰石裂变径迹年龄在空间分布上具有向高原东南部变年轻的趋势,表明青藏高原东南部在上新世以来的构造隆升较其他地区要强烈,暗示印度-亚洲板块碰撞驱动机制对该时期的高原隆升具有控制作用.此外,青藏高原中部在白垩纪末期-始新世可能即已隆升至相当高度,此后至今保持了相当低的剥蚀速率. 相似文献
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南黄海中部隆起自印支期以来经历显著的构造隆升及剥蚀过程.基于大陆架科学钻探CSDP-2井的钻井岩心,应用磷灰石裂变径迹技术研究了南黄海中部隆起晚白垩世以来的剥蚀过程及响应特征.所获得的8个磷灰石样品的裂变径迹年龄显示出两个年龄组,除单个样品为38±3 Ma外,其余样品都集中在(52±4)~(65±5)Ma范围内,基本反映了同一期构造热事件年龄,并且均远小于样品所处的二叠纪年龄,表明样品完全退火并记录了晚白垩世以来的热历史.样品热史模拟结果表明,基于泥岩镜质体反射率计算的最高古地温处于样品退火带温区范围内,各样品从晚白垩世早期(约100 Ma)以来经历持续的降温过程,在约80~75 Ma开始进入部分退火带.南黄海中部隆起第一期快速冷却降温过程出现在晚白垩世末期,并持续至古新世早期,随后进入古近纪表现为持续相对缓慢的降温过程,降温幅度约30 ℃,渐新世末期到中新世早期存在另一期快速冷却过程.热史模拟结果较好地指示了南黄海中部隆起晚白垩世以来的地层剥蚀响应特征. 相似文献
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87.
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我国煤炭资源的长期大规模开发和利用引发了一系列环境问题,主要包括环境污染、资源破坏和地质灾害三类。地下充填方法是一种行之有效的生态环境修复方式。新型离层注浆技术可有效预防因采煤塌陷产生的环境问题,同时解决煤矿建筑物压煤问题,实现顺序开采,延长了煤矿生产年限,缓解了矿山关闭所带来的环境问题。中国煤炭地质总局在采煤沉陷治理领域以新型覆岩离层注浆技术为核心,形成了产学研用一体化的采煤沉陷区治理综合技术体系。通过对新型离层注浆技术的研究与实践,形成了厚煤层覆岩离层注浆控制采空塌陷技术体系,完善和发展了采空塌陷控制理论与技术。该技术在夏店煤矿得到了成功应用,取得了较好的经济和社会效益 相似文献
89.
卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
90.
土体含水率与其强度、变形和渗透特性密切相关。快速测定原位土体的含水率是地基基础工程中的一个重要课题。针对现有测量方法在实时性等方面的不足,本文首次提出了一种基于光纤布拉格光栅(FBG)技术快速测定土体含水率的方法。该方法利用落球对埋设在砂土中的FBG应变传感器施加冲击荷载,获得传感器在冲击过程中的应变状态及其变化规律,在此基础上提出了峰值应变的概念;通过控制变量法,对不同含水率的砂土进行多组室内试验。试验结果表明:峰值应变随着含水率的增加而近似线性减小,因此可通过经验方程估算出土体含水率。最后分析了该方法中可能的误差来源及减小误差的方法。 相似文献