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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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西藏纳木错末次盛冰期以来的古植被、古气候和湖面变化 总被引:8,自引:4,他引:4
西藏纳木错湖相沉积的U系、14C年龄和孢粉分析结果表明,纳木错沿岸的拔湖约1.5~8.3m和8.3~15.6m的T1和T2分别形成于末次盛冰期以来约(11.81±0.10)~(4.22±0.09)kaB.P.期间和(28.2±2.8)kaB.P.左右.该套湖相层的孢粉组合、地层和湖岸堤的分布表明,在末次盛冰期期间,纳木错湖面主要波动于拔湖12~20 m之间,但湖面最低可达拔湖约8m.区域植被主要为以蒿和莎草科为主、含松和桦的草原.在约11.8~4.2ka B.P.期间,湖面波动于拔湖2~9m之间,区域气候整体较为暖湿.其中全新世大暖期出现在约8.4~4.2 ka B.P.期间,气候温暖湿润,区域出现针叶林或针阔叶混交林,气温可能比现今高约5℃,降水量可能比现今多100~200mm,湖面扩张并升高,最高可达拔湖约10m. 相似文献
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我国煤炭资源的长期大规模开发和利用引发了一系列环境问题,主要包括环境污染、资源破坏和地质灾害三类。地下充填方法是一种行之有效的生态环境修复方式。新型离层注浆技术可有效预防因采煤塌陷产生的环境问题,同时解决煤矿建筑物压煤问题,实现顺序开采,延长了煤矿生产年限,缓解了矿山关闭所带来的环境问题。中国煤炭地质总局在采煤沉陷治理领域以新型覆岩离层注浆技术为核心,形成了产学研用一体化的采煤沉陷区治理综合技术体系。通过对新型离层注浆技术的研究与实践,形成了厚煤层覆岩离层注浆控制采空塌陷技术体系,完善和发展了采空塌陷控制理论与技术。该技术在夏店煤矿得到了成功应用,取得了较好的经济和社会效益 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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