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951.
福贡地区石炭系地层可能属于拉萨地块:来自碎屑锆石年龄谱的指示 总被引:1,自引:1,他引:0
欧亚与印度大陆的碰撞使得印度大陆的北东角强烈挤入欧亚大陆内部,形成东构造结,其引发的强烈变形将南羌塘地块、北羌塘地块、拉萨地块、保山地块、兰坪-思茅地块以及地块之间的缝合带挤压于很窄的范围内,造成青藏高原腹地与其东南缘之间构造单元划分、对比困难。滇西福贡地区位于青藏高原东南缘,东构造结影响范围内,是三江造山带及青藏高原相关地块的汇聚处。福贡地区石炭系岩石组合表明其形成于较为稳定的浅海相沉积环境中,具有被动大陆边缘沉积特征。三件石炭系二云母石英片岩碎屑锆石表面年龄数据(194个有效分析点)形成五个主要年龄区间:2550~2400Ma、1800~1550Ma、1200~1080Ma、1000~850Ma和600~480Ma,峰值分别为~2502Ma、~1724Ma、~1120Ma、~886Ma和~512Ma。对比其他地块同时代地层的碎屑锆石年龄谱表明,福贡地区石炭系可能是拉萨地块的一部分,与腾冲地块一样,属于其南延部分。结合中新生代岩浆岩带的构造连续性,我们认为,印度板块东北角向北、北东方向的强烈挤压导致拉萨地块及冈底斯岩浆岩带弯曲、缩颈、并发生分离与旋转。 相似文献
952.
大数据助地质腾飞:岩石学报2018第11期大数据专题“序” 总被引:2,自引:1,他引:1
文中提出,大数据有广义与狭义之分:狭义的大数据以4V特点为标志,而符合大数据三个技术取向的、采用全数据模式的、从数据出发的研究是广义的大数据研究。大数据为什么应运而生?是因为科学发展遇到了瓶颈,遇到了难以解决的问题,大数据不仅开辟了科学研究的新方法,新思路,还引发了对科学哲学的反思。文中强调从理论驱动模式到数据驱动模式的转变,是研究方法和研究思路一个巨大的转变,这种转变开辟了新的科学创新之路。文中指出,在大数据时代,凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。文中讨论了矿床学研究的目的,认为矿床学研究应当专注于查明矿床形成的规律,指导矿床的找矿,提高经济价值。提出在矿床学研究中应当加强对相关关系的研究。一个矿床的成因大家究竟是如何关注的,与成矿有关的因素很多,成矿究竟与哪些因素有关,在许多情况下可能就是一个相关关系的命题,而大数据研究的就是相关关系。因此,大数据与矿床学研究的思路是天然相通的。 相似文献
953.
面向矿产资源信息的空间关联性分析 总被引:2,自引:1,他引:1
关联性分析是综合多源、多类数据,发现和挖掘数据中潜在的相关关系,提取和挖掘数据之间的关联性。该方法对于充分利用地质大数据、发现地质要素之间的共生组合规律具有重要的意义。本文首先基于数据的空间位置,将不同类型的地质空间数据建立联系,形成空间属性数据库;其次应用统计方法,对不同来源数据中的属性特征进行分析,发现热液型金矿的形成与火山作用存在明显相关性;最后基于Apriori算法提取热液型金矿的伴生矿与侵入岩的频繁项集,发现伴生矿与侵入岩酸碱性二者密切相关。因此,在今后的工作中,有望应用空间关联性的方法对地球物理、地球化学、遥感等多源地质数据开展深入的研究分析。 相似文献
954.
中朝边境天池破火山口湖底地形多波束测深探测 总被引:4,自引:3,他引:1
为调查天池破火山口湖的基本参数和湖底地形特征,研究破火山口的内部构造、破火山口的组合样式和垮塌堆积分布,本文采用多波束测深方法,对天池湖底地形进行了探测。探测结果显示:天池最大水深值为373.2m,天池水域边界实测周长为13.44km,天池湖水面面积9.4km~2,天池总蓄水量约为19.88×10~8m~3。天池周边分布4个温泉,温度为7~47℃。根据湖底地形推断,现今的天池破火山口形成于千年大喷发。其后,在天池西侧形成一个喷火口,东侧形成一个熔岩丘。天池湖底存在5个较大的破火山口内壁垮塌堆积区,但在湖底未见熔岩流。天池边缘出露的温泉点对应环状断裂,同时反映深部存在岩浆体。 相似文献
955.
全球N-MORB和E-MORB分类方案对比 总被引:3,自引:2,他引:1
N-MORB与E-MORB是大洋中脊玄武岩常用的分类,二者地球动力学意义不同,备受学术界关注。对于N-MORB与E-MORB的分类识别标志,不同作者有不同的见解。MORB中可以根据Rb/Nd≤0.15、K/Ti≤0.11、(La/Sm)_N≤0.8、K_2O/TiO_20.09、ΔNb=1.74+lg(Nb/Y)-1.92lg(Zr/Y)0、(La/Sm)_N1、100K_2O/TiO_2≤13等7种指标来识别N-MORB,否则为E-MORB。究竟何种标志区分效果较好、比较适合大多数MORB的情况?学术界对此还较少有人讨论。为此,本文尝试利用大数据方法,采用全球全体扩张中心数据,对上述7种标志进行对比,发现(La/Sm)_N1的标志比较适合大多数MORB的情况。为此,我们将(La/Sm)_N1和(La/Sm)_N≥1的所有数据,选取La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Ba、Cs、Hf、K、Nb、Pb、Rb、Sc、Sr、Ta、Th、Ti、Tl、U、V、Y、Zr等31个元素,利用两两元素对数比值进行投图,并计算85%置信度的置信椭圆交叠率,共得出36856个元素对组合,根据最小交叠率的原则,得出使用稀土元素La、Ce、Pr、Sm和其他高场强元素Nb、Zr、Hf、Y之间的比值关系判别效果较好。我们又利用以上得出的8种元素进行投图判定,发现以La为分子或以La/Hf、La/Zr元素比值做为区分标志可以得出更好的结果。因此建议考虑应用以上元素之间的相关关系共同判定N-MORB与E-MORB。 相似文献
956.
大兴安岭北段新林战备村地区广泛发育晚中生代火山岩及花岗岩体。LA-ICP-MS锆石U-Pb测得战备村花岗岩体侵位年龄为121.0±0.8 Ma,其周围出露的白音高老组流纹岩喷发年龄为136.9±1.3 Ma,二者均形成于早白垩世。地球化学特征上,二者均属于过铝质高钾钙碱性-钾玄质系列,高SiO_2,富K_2O、Na_2O,低Mg、Ti,微量元素富集大离子亲石元素Rb、K、Ba及LREE,亏损高场强元素Nb、Ta、Ti及HREE,轻重稀土明显分异((La/Yb)_N=11~23.2),具中等-弱的Eu负异常(δEu=0.35~0.82),二者具同源岩浆演化的特征。结合前人研究结果,新林战备村地区早白垩世火成岩形成于后造山或碰撞后的构造环境,代表了伸展的大地构造背景,这些火成岩产出可能与蒙古—鄂霍茨克洋中侏罗世至早白垩世闭合造山后的伸展作用有关。 相似文献
957.
对南措铜金矿区与成矿相关的黑云母花岗闪长岩体进行了岩相学、锆石U-Pb年代学、岩石地球化学等方面的研究。结果表明:该岩体年龄为153.40±0.67 Ma,属晚侏罗世。岩石为准铝质-过铝质岩石,属钙碱性系列。LaN/YbN=9.31~12.65,轻重稀土元素分馏明显,δEu=1.21~1.66,Eu表现为正异常;样品微量元素表现为相对富集大离子亲石元素(LILE)K、与高场强元素(HFSE)Sr、Zr,而亏损高场强元素(HFSE)U、Nb、Ce、Nd、P的特征。岩体具有I型花岗岩特征。样品Zr/Hf值为42.23~45.82,平均值为44.2;Rb/Sr比值为0.07~0.19,平均值为0.13;Nd/Th值为1.65~2.18,平均为1.99,具壳源岩浆的特征,并有地幔物质混入。样品的Mg#值为49.80~57.22,Sr值为443.3~874.9,Yb值为0.80~1.39,Y值为8.96~16.60,Na2O/K2O2(2.18~2.97),为洋壳型埃达克岩,并在上升过程中可能有少量地幔楔物质混入。结合前人研究成果认为,该花岗闪长岩形成于晚侏罗世班公湖—怒江洋盆向北俯冲的火山弧环境。 相似文献
958.
为恢复延兴盆地城子河组的古环境,对研究区zk6井钻井岩芯系统取样进行地球化学特征分析,结果显示下部含煤岩段Sr/Ba比值为0.20~0.75,平均值为0.41,上部湖泊泥岩段Sr/Ba比值为0.12~0.36,平均值为0.21,反映城子河组整体以淡水沉积为主,且下部含煤岩段较上部湖泊泥岩段盐度高。城子河组所有样品V/(V+Ni)比值为0.72~0.84,Cu/Zn比值为0.10~0.55,Th/U比值为0.28~3.60,δEu值为0.4~0.84,Ceanom值为-0.04~0.09,表明城子河组沉积时期水体为还原环境;下部含煤岩段Sr/Cu比值为5.87~24.12,平均值为11.21,B元素含量为232.60×10-6~721.00×10-6,平均值为425.75×10-6。上部湖泊泥岩段Sr/Cu比值为3.56~10.50,平均值为6.00,B元素含量为23.69×10-6~119.00×10-6,平均值为78.36×10-6,结合Rb/Sr及孢粉化石分析,表明城子河组下部含煤岩段气候干旱,湖泊泥岩段气候湿润,总体上气候自下而上具有由干旱向湿润变化的规律。 相似文献
959.
人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。 相似文献
960.