压力对辉长岩矿物反应和部分熔融影响的实验研究

本文在高温高压条件下,开展了辉长岩矿物反应与部分熔融实验,利用偏光显微镜与扫描电镜对实验样品微观结构观察,研究实验中的新生矿物与熔体的分布;通过电子探针分析熔体成分特征。实验结果表明,在低压(300MPa)条件下,静压和塑性变形实验样品中,单斜辉石以固体反应方式生成橄榄石,在高压(1300MPa)塑性实验中所有实验样品都没有发现新生矿物颗粒,这与相图中低压条件下斜长石与橄榄石稳定共存,而高压下斜长石-辉石稳定共存相吻合。高压塑性变形条件下,单斜辉石和黑云母首先发生部分熔融,随着温度增高,斜长石逐渐参与熔融,熔体呈薄膜状分布在矿物颗粒边界,熔体成分依赖于参与熔融的矿物成分,表明出现的熔体为非平衡熔融结果。     

藏南喜马拉雅造山带造山型马扎拉Au-Sb矿床和沙拉岗Sb矿床流体包裹体He-Ar同位素组成:对成矿流体来源的制约

马扎拉Au-Sb矿床和沙拉岗Sb矿床是藏南金锑成矿带中典型的造山型矿床。马扎拉Au-Sb矿床中矿体以含金辉锑矿石英脉的形式产于下中侏罗统陆热组地层中,主要组成矿物有自然金、辉锑矿、石英和碳酸盐矿物;沙拉岗Sb矿床中矿体主要以辉锑矿石英脉的形式产于下白垩统多久组地层和辉长岩体中,主要组成矿物为辉锑矿、辰砂、锑华、石英和少量碳酸盐矿物。在两个矿床的矿脉石英和辉锑矿中均发现有三类原生和假次生包裹体:水溶液包裹体、CO2-水溶液包裹体和有机包裹体。流体包裹体显微测温结果显示:马扎拉Au-Sb矿床的成矿温度为160～280℃,沙拉岗Sb矿床的成矿温度为140～240℃。He-Ar同位素分析显示马扎拉Au-Sb矿辉锑矿石英脉矿石中辉锑矿和石英以及赋矿地层中沉积层状硫化物中黄铁矿的流体包裹体均具有低的3He/4He比值,分别为0. 01382～0. 05642Ra和0. 03353～0. 08744Ra,40Ar/36Ar比值具有比较大的变化范围,分别为346. 8～4770. 1和349. 4～2689. 1;沙拉岗Sb矿床中辉锑矿样品的3He/4He比值为0. 02385～0. 11488Ra,40Ar/36Ar比值变化小,为300. 6～537. 5。与藏南Au-Sb成矿带中造山型Au矿床成矿流体中含一定量的幔源挥发份相对比,马扎拉AuSb矿床和沙拉岗Sb矿床成矿流体中均无幔源流体的参与,马扎拉Au-Sb矿床成矿流体为壳源变质流体与改造型饱和大气水形成的混合流体;沙拉岗Sb矿床成矿流体以改造型饱和大气水为主,并有壳源变质流体的加入。     

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

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。     

大数据助地质腾飞:岩石学报2018第11期大数据专题“序”

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。     

张广才岭南段两个侏罗纪花岗岩体的地球化学特征及其地质意义

通过LA-ICP-MS锆石U-Pb定年和岩石化学分析,研究了张广才岭南段上营北岩体和帽儿山岩体的形成年代,地球化学特征和形成环境。上营北岩体为中粗粒钾长花岗岩,帽儿山岩体为中细粒黑云母钾长花岗岩。上营北岩体的加权平均年龄为178.9±2.7 Ma,帽儿山岩体为183.7±2.4 Ma,均为早侏罗世侵入岩。上营北岩体和帽儿山岩体主量元素都具有Si O_2和K_2O含量较高,Ti O_2、Mg O、Ca O含量较低,TFe O/Mg O值较高的特点;上营北岩体A/CNK=0.98~1.08,里特曼指数σ=1.51~2.66;帽儿山岩体含铝指数A/CNK=1.00~1.01,里特曼指数σ=2.12~2.36。上营北岩体稀土元素配分模式为海鸥型,轻重稀土分馏不明显;帽儿山岩体稀土元素配分模式为右倾型,轻稀土较重稀土富集;两个岩体均富集Rb、K,Ba、Nb、Ta、Sr、Ti、P、Ho、Er、U、Eu等元素出现不同程度的亏损。地球化学特征分析显示上营北岩体和帽儿山岩体均为A_2型花岗岩,为后造山型花岗岩,形成于兴蒙造山带后造山的伸展环境。     

黄河口清水沟河道的冲淤过程与模拟

为揭示黄河口清水沟河道长时段的冲淤演变规律并建立其冲淤计算方法,分析了清水沟1976—2015年的时空冲淤演变过程,采用河床演变的滞后响应模型,考虑河口来水来沙及河道延伸与蚀退的影响,建立了清水沟累计冲淤量的计算方法。结果表明:1976—1980年改道初期清水沟改道点上游先冲后淤,改道点下游淤滩塑槽,淤积量随着下游河道展宽而增加,1980年后改道点上、下游河道冲淤过程趋于一致;受水沙条件等因素影响,1980—1986年清水沟主槽冲刷展宽,之后主槽淤积萎缩;1996年清八改汊和2002年小浪底水库"调水调沙"原型试验以来,河道转淤为冲,2002年后河道冲刷速率随时间指数衰减;河床演变的滞后响应模型可计算清水沟长时段的冲淤过程,该方法可为预测未来清水沟冲淤演变趋势提供科学参考。     

内蒙古白乃庙逆冲推覆构造特征及其地质意义

白乃庙逆冲推覆构造自四子王旗北东的十二台向东经白乃庙、博日和延至化德地区,大致沿北纬42°线东西向延伸超过190 km。它发育于华北克拉通与其北侧的奥陶纪白乃庙岛弧带之间,成为华北克拉通与北缘增生带的构造界线,是一套较为典型的陆缘褶冲带。它表现为华北克拉通北缘的中-新元古界白云鄂博群向北逆冲于白乃庙群及其弧后盆地的上志留统徐尼乌苏组和顶志留统西别河组之上。根据构造变形解析并结合音频大地电磁测深资料(CSAMT),得出白乃庙逆冲推覆构造由一系列分支逆断层组成,并向深部于120~800 m处交汇成主底板断层,构成一套叠瓦式逆冲推覆构造,并发育规模不同的构造窗和飞来峰。根据构造窗与飞来峰之间的距离,提出逆冲位移量大于14 km。通过线理及褶皱枢纽统计,指出白乃庙逆冲推覆构造的逆冲方向为自南向北。依据逆冲岩席中发育的断夹块的叠置关系及构造岩的特征,认为其经历了两个期次的活动。对断裂带内同构造形成的包裹石英透镜体的白云母分别进行了Rb-Sr和Ar-Ar同位素测年,认为白乃庙逆冲推覆构造早期活动于450~410 Ma,是白乃庙岛弧带与华北板块碰撞的构造反映。白乃庙逆冲断层晚期活动于晚二叠世至早三叠世,是古亚洲洋最终闭合的构造表现,亦印证研究区经历了印支期构造运动。     

香溪河流域岩溶洞穴发育与分布特征

结合1∶5万水文地质调查,对香溪河岩溶流域溶洞特征进行了探究,统计其溶洞的规模、形态、发育地层、发育方向及分布高程,结果表明:该区洞穴规模中等,受岩性的控制,溶洞的发育表现出对碳酸盐岩岩组类型的选择性,其中寒武-奥陶系地层溶洞发育程度最高;溶洞的发育方向多为北北东和北北西向,与区域构造线一致,同时受本区构造运动间歇性抬升的影响,溶洞集中发育于4个高程区;从溶洞发育的构造部位来看,溶洞主要分布在宽缓向斜的东南翼及向斜核部,平面分布表现出分带性;该区溶洞多发育至早期就停止进一步发育,其规模、类型、分布特征等与鄂西南地区溶洞均存在差异。      

基于支持向量机的喀斯特山区土壤环境质量评价——以贵州北部一茶叶园区为例

以贵州北部一茶叶园区80个表层土壤样品为研究对象,对其Hg、As、Cd、Pb、Cr和Cu含量进行测定,在MATLAB中应用支持向量机构建土壤环境质量评价模型,并与模糊综合评价法和内梅罗综合污染指数法的评价结果对比分析,探究支持向量机模型在喀斯特山区土壤环境质量评价中的适用性,其结果表明:研究区土壤质量Ⅰ类与Ⅱ类样品比例为33∶7,土壤环境质量大多数为I类;支持向量机方法的评价结果与模糊综合评价法和内梅罗综合污染指数法结果的相同率分别达到82.5%和80.0%,并分析结果有差异的样品,发现支持向量机评价结果更符合实际情况,这说明该模型适用于土壤环境质量的评价。      

IPCC AR6报告解读：未来的全球气候——基于情景的预估和近期信息

依据IPCC第六次评估报告（AR6）第一工作组报告第四章的内容,对未来全球气候的预估结果进行解读。报告对21世纪全球表面气温、降水、大尺度环流和变率模态、冰冻圈和海洋圈的可能变化进行了系统评估,并对2100年以后的气候变化做了合理估计。评估指出全球平均表面气温将在未来20年内达到或超过1.5℃,平均降水也将增加,但随季节和区域而异,同时变率将增大。大尺度环流和变率模态受内部变率影响较大。到21世纪末,北冰洋可能出现无冰期;全球海洋会继续酸化,平均海平面将持续上升,百年内上升幅度依赖不同排放情景,都在2100年后继续升高。在最新的评估中采用多种约束方法,减小了预估不确定性的范围。AR6对于低排放情景以及“小概率高增暖情节”的关注为应对气候变化提供了更多、更完整的信息。综合报告的评估结果指出,未来需要进一步减小区域,特别是季风区气候预估的不确定性,并从科学研究和模式发展两方面加强我国气候预估能力的建设。