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磷灰石可以记录和保存岩浆和热液活动的信息。可可托海伟晶岩型稀有金属矿床磷灰石发育,为研究该矿床伟晶岩成岩成矿过程提供了优良的条件。已有对可可托海伟晶岩型稀有金属矿床磷灰石的研究集中在其稀土元素特征,较少讨论其对伟晶岩成岩成矿过程的制约。本文选取可可托海伟晶岩型稀有金属矿床富矿伟晶岩脉(3号脉)和相对贫矿伟晶岩脉(1号、2b号和3a号脉)中的磷灰石作为研究对象,进行磷灰石岩相学和地球化学研究。岩相学分析表明,磷灰石主要与钠长石、石英、白云母、锰铝榴石等伴生。EPMA分析显示,磷灰石F含量为3.67%~4.41%,Cl含量小于0.67%,较低的Cl含量表明伟晶岩熔体出溶的流体Cl含量较低;大部分磷灰石MnO含量为4.67%~8.71%,但2b号脉磷灰石MnO含量变化较大(1.23%~14.28%),这是由于2b号脉磷灰石具有分带结构,暗示其遭受后期热液作用,促使磷灰石溶解-再沉淀,导致MnO含量发生较大变化。LA-ICP-MS分析显示,贫矿伟晶岩脉磷灰石的稀土元素含量较低(< 180×10-6);相反,富矿伟晶岩脉磷灰石的稀土元素含量较高(>700×10-6),并具有明显的四分组效应(TE1-3平均值为1.7)。1号脉和3a号脉磷灰石均显示轻稀土元素富集,反映其形成过程中有含Cl热液的参与。3号脉磷灰石显示强烈Eu负异常和Ce正异常,而2b号脉磷灰石显示强烈Ce负异常和中等Eu负异常,这种Eu、Ce异常的差异可能与岩浆-热液阶段大量流体出溶密切相关。磷灰石的沉淀将导致热液中HF含量的降低,促使磷灰石周围铌钽矿结晶和Nb、Ta进入磷灰石中。可见,在伟晶岩形成过程中,磷灰石并非保持稳定,其分带结构和主微量成分变化记录了后期热液活动,暗示后期热液活动对伟晶岩的成矿具有重要作用。
相似文献新疆阿尔泰可可托海3号脉矿床是世界瞩目的伟晶岩型稀有金属Li-Be-Nb-Ta-Rb-Cs-Hf矿床。尽管前人对3号脉伟晶岩矿床已经进行了大量的研究工作, 然而在伟晶岩稀有金属成矿潜力以及伟晶岩成因问题上仍存在一些争议。本文以发育在可可托海矿区不同规模的伟晶岩脉以及淡色花岗岩为研究对象, 利用石英SEM-CL和原位微量元素技术手段, 查明各伟晶岩脉和花岗岩的稀有金属禀赋差异及成因联系。研究结果表明, 石英的Li和Al含量可以用来指示伟晶岩的矿化潜力。与1号和2号伟晶岩脉相比, 3号伟晶岩脉具有更宽的分异范围, 以石英中Ge/Ti变化于1.83×10-6~159×10-6范围为特征, 更高的Li含量, 其中外侧带平均Li含量为39×10-6, 因而成矿潜力最大。此外, 证实了白云母钠长花岗岩为矿化花岗岩, 其微量元素组成和演化程度与3号脉伟晶岩外侧带相当, 而白云母碱长花岗岩为贫矿花岗岩。更重要的是, 本文利用各伟晶岩结构分带内的石英中Ge/Ti-Ge以及Ge/Ti-Al/Ti图解, 确定了各伟晶岩脉具有相似的演化趋势, 指示它们可能源于相同的花岗岩母岩。与世界上典型的RMG(花岗岩浆演化后残余熔浆结晶)和DPA(直接深部地壳熔融)成因的伟晶岩相比, 可可托海矿区含矿伟晶岩和花岗岩中石英微量元素与RMG成因伟晶岩存在地球化学亲和性, 这指示它们来源于花岗质岩浆的残留熔浆。
相似文献地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径.
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