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赣南地区煤矿分布规律及找煤方向 总被引:1,自引:0,他引:1
赣南地区各含煤岩系及煤矿(田)产布特征,具有东西向成片、北北东向成行,受东西向与北北东向推昨合控制的分布规律。因此,深入研究推覆构造系统的特点及其控煤规律,从而确定出煤系“构造窗”、覆于煤系之上的“飞来峰”,甚至辨认出覆于煤系之上的大片外来岩席(包括花岗岩外来岩席),是确定找煤方向和预测隐伏煤矿(田)的重要途径。 相似文献
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首次对北山地区的乌珠尔嘎顺、额勒根、雀儿山、黑鹰山、狼娃山、明水和石板井等花岗岩体开展了高精度~(40)Ar/~(39)Ar同位素年代测定,共分析了10件样品,其中有6件获得了比较可靠的~(40)Ar/~(39)Ar 同位素年龄数据,基本能够代表岩体的侵位年龄,分别为352.3±3.8Ma、271.76±0.88Ma、286.2±3.4Ma、272.0±4.7Ma、294.1±2.9Ma 和255.2±4.1Ma;其他4件样品尽管受后期热扰动较为强烈,但是也能够获得一些有价值的年龄信息。另外,受后期构造-热事件的影响,本文有6件样品发生了不同程度的 Ar 丢失,其中样品 NSS01-13钾长石 Ar 丢失最为严重,不能获得可靠的年龄,其他样品发生 Ar 丢失的时间主要集中在燕山期,少量在印支期。获得的这些~(40)Ar/~(39)Ar 测年数据与已经发表的其他~(40)Ar/~(39)Ar 测年数据记录下了北山地区多期次的构造-岩浆侵入活动事件。根据这些年龄数据,可以将北山地区自海西中期以来的岩浆活动归纳为5个阶段,分别是:①330~360Ma,海西中期花岗岩类侵入活动;②270~310Ma,与西伯利亚、哈萨克斯坦和塔里木三大板块碰撞的时间同期或稍晚的花岗岩类侵入活动;③250~270Ma,明显晚于主碰撞发生的时间,为海西晚期碰撞后花岗岩类侵入活动;④210~250Ma,印支期构造-岩浆活动;⑤169~195Ma,燕山早期岩浆活动。其中270~310Ma 同碰撞期花岗岩类最为发育,分布范围最广。尽管北山地区从前寒武纪到燕山期花岗岩类均有产出,但是规模最大、影响范围最广的岩浆侵入活动发生在海西晚期,反映了海西晚期西伯利亚、哈萨克斯坦和塔里木三大板块碰撞对接的构造事件。印支期和燕山期花岗岩类可能是在统一大陆形成之后由陆内强烈活化形成的。北山地区花岗岩类的高精度年代学测量可以构筑本区花岗岩类时空演化的精细格架,对于重塑本区大地构造演化历史、指导区域金属矿床的寻找具有重要的意义。 相似文献
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热液型金矿床是金矿床成因类型中最有代表性的类型。由于对热液矿床的研究,特别是在开采活动中对矿液的成分和物理化学性质的认识、对矿源层和成矿流体的确定,以及对成矿沉积条件和机制的揭示,热液成矿作用的理论在近十年中取得了重大进展。 至本世纪末,已弄明白,大多数有色金属和贵金属矿床的形成与成矿热液的多成因性有关。热液成矿作用理论研究的重点已变为岩浆水和天水的关系或初生岩浆成因(地幔和地壳) 相似文献
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加权平均温度(Tm)是全球卫星导航系统技术反演大气可降水量的关键参数,影响着水汽反演的精度。针对传统的Bevis模型运用在中国区域精度不高的问题,该文提出新的增加时空参数的Tm多元线性回归模型。根据2013—2015年中国86个探空站点的探空资料,分析了Tm的时空特征;然后根据2013年站点资料,利用线性回归建模方法建立了中国区域的Tm单因子回归模型和增加了时空参数的Tm多因子回归模型,并利用2014—2015年的探空数据进行验证。Tm单因子回归模型和Tm多因子回归模型的精度分别为3.1 K和2.6 K,比Bevis模型(精度3.3 K)分别提高了约6.0%和21.2%。考虑到季节对Tm的影响,将Tm多因子回归模型按季节分段,得到按季节分段的Tm多因子回归模型,其精度与Tm多因子回归模型大致相当,但能更细致表达出不同季节Tm的精度情况。结果表明增加了时空参数的Tm多因子回归模型更加适合中国区域的加权平均温度Tm的计算。 相似文献
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近些年随着土地质量地球化学调查工作的开展,获取了大量表层土壤样品数据。然而,这些数据也存在一个明显的缺陷,即1∶50 000大比例尺表层土壤数据往往缺少成矿元素。鉴于土壤成矿元素含量对于矿产资源勘查的重要指示作用,尝试基于现有数据对大比例尺表层土壤成矿元素含量提供一个补全方案。以稀有金属铷元素为例,采用随机森林算法把同一区域2 548组1∶250 000小比例尺表层土壤数据按照8∶2的比例随机分为两组,用80%的数据进行训练建模,20%的数据对模型进行验证。采用变量重要性度量排序和构建学习曲线的组合方法优选了8种元素(K、B、Ni、V、Zn、As、Co、Cu)作为预测变量,模型对训练数据和测试数据的拟合优度R2分别达到0.983 2和0.895 6,说明预测变量的优选方法是有效的。随后将1∶50 000表层土壤的上述预测变量数据作为输入变量导入模型中,得到预测的Rb元素含量,预测结果比较符合实际特征。本研究表明将大数据机器学习随机森林算法引入表层土壤地球化学元素含量空间定量预测具有可行性,可进一步拓展土地质量地球化学数据的服务应用维度。 相似文献