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11.
南黄海中部隆起是下扬子地块向海域的延伸,是当前海相盆地海域资源调查的潜力区。中部隆起自印支期以来经历多期构造隆升、挤压及剥蚀作用,显著影响了盆地油气资源的形成和分布。2016年底完钻的大陆架科学钻探CSDP-2井首次在中部隆起钻穿印支不整合面,该不整合面在中部隆起既是新近系-第四系底界,又是下三叠统灰岩的顶界,横向延伸平缓,上、下地层产状差异巨大,下伏地层具有强烈的挤压变形及逆冲推覆,呈现显著的角度不整合接触关系。本次研究基于泥岩声波时差法计算的印支面地层剥蚀量约为1200 m,镜质体反射率法计算的剥蚀量约为1400 m,与地层趋势面估算的剥蚀量基本一致。结合南黄海盆地演化过程分析,认为中部隆起大致于晚三叠世开始隆升,至晚白垩世期间经历快速剥蚀,并可能延续到渐新世末期。在当前南黄海盆地资源调查逐步转向中、古生界海相残留盆地之际,依托实际钻探资料进行印支不整合面研究及剥蚀量恢复对于恢复盆地构造-热演化史及评价油气资源等均具有重要的现实意义。 相似文献
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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
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从事天文教学工作后,我开始思考如何协调小学教着的深度和宇宙知识的复杂程度之间的关系。在不断地思考与实践中,我决定从教育目标、搭建平台和培养学生三个维度着手,一步步形成了目前中关村二小天文教学的初步格局。现仅此小文,跟大家探讨、交流。 相似文献
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本文使用1979—2021年国家气候中心160站(R160)和国家级地面气象观测站2 314站(R2314)逐月降水观测资料,利用EOF (Empirical Orthogonal Function)分解和相关分析等方法,研究两类资料夏季降水时空变化特征及其与海气因素之间物理联系的表征水平差异,并分析了差异的可能原因。结果表明,R160在我国西北、青藏高原等地区站点极为稀疏,导致其各EOF模态对上述地区降水的时空变化特征描述失真,中东部地区偏低的空间分辨率会使局地强降水的变化特征信号损失,造成降水的年际变率降低。而R2314主模态能够更为真实地反映我国降水的时空演变特征,特别是在极端降水频发的江淮地区以及降水受局地地形影响较大的山区,其EOF主模态的空间分布和时间系数演变与ENSO (El Niño-Southern Oscillation)、西太平洋副热带高压、青藏高原雪盖等气候强迫信号之间的相关性更为显著。 相似文献
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<正>1研究背景变化磁场地震异常的2个主要研究频段分别为几百秒到几百Hz的地震地磁扰动和周期3小时左右的地震地磁日变化。近年来,有关该异常的分析方法、电流源及其构造定位和孕震机理研究等有了长足发展,并建立了定量预测指标体系——异常判据和预测规则,这些进展为地震综合预测分析提供了良好的基础资料。但是,变化磁场地震异常的结果一般是地磁场畸变值或比值或相关系数等,与地震孕育过程有关的弹性参数或构造活动没有直观联系,其物理作用不明显,难以融入地震综合预测分析的技术思路。因此,基于变化磁场地震异常孕震机理,结合预测指标体系,建立一套具有孕震过程构造活动异常特征的变化磁场地震异常的地震预测规则,对地震综合预测分析工作可能起到重要助益。 相似文献
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大地电磁测深 (MT)资料解释中 ,长期以来使用观测的视电阻率作为解释参数。但视电阻率存在一定的局限性。相位微分为MT的解释增加了一种新的手段。从理论上研究了相位微分的性质 ,并将其应用于松辽盆地北部MT资料解释中 ,得出了A剖面的电性特征 ,确定了主要电性层的深度和电阻率。 相似文献
20.