扬子地块西缘Grenville期花岗岩的厘定及其地质意义

本文在扬子地块西缘的米易垭口地区,从原划分的冷竹关组地层中厘定出一变质变形的侵入体,岩性为二长花岗岩,具有高硅、富钾特征.该岩体具有较高的Kb/Sr(2.66～10.5)和Kb/Zr(0.43～1.12);有明显的Ba、Sr、P、Nb、Ta和Ti的负异常;87Sr/86Sr为1.209549;ε Nd(t,1.0Ga)=-0.89,具有壳源碰撞花岗岩的特征.锆石SHRIMP U-Pb年龄测试结果表明该岩体形成于(1014±8)Ma左右,应为扬子地块与华夏地块在Grenville期碰撞拼贴时的产物.本文的研究表明江南造山带向西可能一直延伸到扬子西缘的会理攀枝花一带,而不是经黔滇向南转折.     

2021年玛多MS7.4地震前大武水温变化原因辨析

1 研究背景 2021年5月22日,青海省果洛藏族自治州玛多县发生MS7.4地震,震源深度17 km,震中位于(34.59°N,98.34°E).此次地震位于巴颜喀拉块体南边界带,发震断裂为昆仑山口—江错断裂,震源机制显示为逆冲型破裂.此为2017年九寨沟MS 7.0地震后国内发生的又一次7级以上地震.大武地震台距本次地震最近,震中距180 km,震前水温观测数据出现明显变化,对此进行综合分析,以期判断地震前兆异常的可能性.     

冀中坳陷束鹿凹陷地热系统成因模式

地热系统内部地质要素特征分析是建立其成因模式的基础,也是后期研究地热资源赋存特征和资源量评价的依据。结合前人研究成果和区内地热钻井资料,通过对冀中坳陷束鹿凹陷地热系统“源、储、通、盖”主要地质要素分析,建立了其概念模型,并开展了地热资源量评价。束鹿凹陷为一新生代发育在渤海湾盆地冀中坳陷内的典型的箕状凹陷,接受可能来自于其下深部地壳结构约20 km处低阻体的热源供给。新近系馆陶组砂岩热储和奥陶系碳酸盐岩热储分别构成了两套独立的地热系统。其中,馆陶组砂岩热储全区稳定分布,底板埋深介于1100~2000 m,储层厚度约为200~320 m,孔隙度约在15%~35%之间,渗透率最高可达1200 mD,热储底板温度在57~78℃;奥陶系碳酸盐岩热储受箕状凹陷边界断裂的控制呈单斜状倾伏,埋深1800~6000 m,储层厚度100~550 m,孔隙度2%~18%,渗透率0.5~50 mD,地热水井口温度在75~92℃。两套地热系统由西边太行山的大气降水沿着地层不整合面和断裂运移通道进行补给,通过深部热传导和局部热对流增温后,在储层中富集形成地热水。上覆松散的第四系沉积和明化镇组河流相碎屑岩沉积厚300~1400 m,热导率0.9~1.8 W/(m·K),构成了良好的区域盖层。束鹿凹陷地热资源量评价结果表明,馆陶组砂岩地热系统含244.430×10⁸ GJ,奥陶系岩溶地热系统 含203.752×10⁸ GJ,总量合计448.182×10⁸ GJ,折合标煤15.296×10⁸ t。年开采地热资源量满足的供暖面积可达1.106×10⁸ m2,开发潜力巨大。     

鲁西新泰地区孟家屯岩组岩石学、地球化学及原岩特征

孟家屯岩组为鲁西新太古代早期形成的一套表壳岩,代表性的岩石类型为石榴石英岩、黑云母石英片岩、斜长角闪岩等.对这些岩石的岩相学、稀土元素、微量元素地球化学的研究和斜长角闪岩Nd同位素的初步分析,表明孟家屯岩组的原岩建造为一套砂岩、富泥质砂岩和岛弧拉斑玄武岩组合.这一认识对探讨鲁西早前寒武纪地壳的形成和演化特征具有重要意义.     

中国钢铁工业生产消费地空间耦合分析

利用探索性空间数据分析(ESDA)分析了目前我国各省份的钢铁工业空间布局现状,利用ArcGIS的热点分析工具对钢铁工业空间布局与消费市场地的耦合状况进行分析。我国钢铁工业布局的空间集聚性呈现出缓慢下降的趋势;钢材产地主要集中于华东和华北地区,钢材的消费市场主要集中在华东和华北地区,从生产消费地空间耦合程度上看,吉林和内蒙古的钢材生产和消费市场的空间耦合度最高,辽宁、河北和山东的耦合度最低。最后,分析了钢铁工业空间集聚性下降的原因,并根据钢材生产消费耦合程度提出各省份钢铁工业企业布局优化的对策。     

水平定向钻进技术在胡底煤矿地质构造勘探中的应用

定向钻孔技术可以精确控制钻孔轨迹,可满足胡底煤矿对探明地质构造的要求。该矿采用ZDY6000LD型钻机施工4个近水平定向钻孔,精确探明主运、辅运石门的煤层走向,为抽掘采衔接提供了依据。介绍了胡底煤矿地质构造勘探定向孔的设计依据及钻进工艺。     

基于胶囊网络的恒星光谱分类研究

大型巡天项目的快速发展,产生大量的恒星光谱数据,也使得实现恒星光谱数据的自动分类成为一项具有挑战性的工作.提出一种新的基于胶囊网络的恒星光谱分类方法,首先利用1维卷积网络和短时傅里叶变换将来源于LAMOST(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope)Data Release 5(DR5)的F5、G5、K5型1维恒星光谱转化成2维傅里叶谱图像,再通过胶囊网络对2维谱图像进行自动分类.由于胶囊网络具有保留图像中实体之间的分层位姿关系和无需池化层的优点,实验结果表明:胶囊网络具有较好的分类性能,对于F5、G5、K5型恒星光谱的分类,准确率优于其他分类方法.     

一种新的基于2维傅里叶谱图像的恒星光谱特征提取方法和深度网络分类应用

天体光谱分类是天文学研究的重要内容之一,其关键是从光谱数据中选择和提取对分类识别最有效的特征构建特征空间.提出一种新的基于2维傅里叶谱图像的特征提取方法,并应用于LAMOST (the Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope)恒星光谱数据的分类研究中.光谱数据来源于LAMOST Data Release 5(DR5),选取30000条F、 G和K型星光谱数据,利用短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)将1维光谱数据变换成2维傅里叶谱图像,对得到的2维傅里叶谱图像采用深度卷积网络模型进行分类,得到的分类准确率是92.90%.实验结果表明通过对LAMOST恒星光谱数据进行STFT可得到光谱的2维傅里叶谱图像,谱图像构成了新的光谱数据特征和特征空间,新的特征对于光谱数据分类是有效的.此方法是对光谱分类的一种全新尝试,对海量天体光谱的分类和挖掘处理有一定的开创意义.