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31.
黄河水下三角洲沉积物强度变化原位测试研究 总被引:14,自引:8,他引:14
研究区位于1964~1976年黄河由刁口入海时形成的水下三角洲叶瓣上。1995年为石油开采在潮坪上构筑的交通设施对波浪形成良好的屏障。在屏障两侧各选一典型研究区,于1999年和2002年进行了大量对比性现场原位土工测试,探讨了波浪对黄河口沉积物的次生改造作用,结果表明:(1)较强的波浪荷载作用,不会提高海底沉积物的表层强度,只是导致不均匀程度随水动力作用的时间增长有所加大:(2)较强的波浪荷载作用,使得海底表层沉积物之下一定深度范围内土体强度提高,形成强度硬层:(3)海底沉积物强度沿着剖面线在平面上呈现周期性或间隔性变化。 相似文献
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34.
中国中西部前陆盆地的地质特征及油气聚集 总被引:35,自引:2,他引:35
中国中西部前陆盆地具有十分丰富的油气资源,近年来油气勘探也取得了很大的成果,但总体上来说其地质情况复杂、研究程度较低。世界上典型的前陆盆地一般位于造山带和稳定的克拉通之间的狭长槽地,而在中国中西部则主要为与古特提斯造山带在新特提斯阶段再活动有关的陆内会聚形成的“再生”前陆盆地,因此与世界典型前陆盆地相比中国中西部前陆盆地具有一定的“特殊性”。根据两期前陆的叠合程度差异造成的盆地几何形态、挠曲沉降、地层层序、沉积充填、构造变形特征的特点,将中国中西部前陆盆地归纳为改造型、新生型、叠加型和早衰型四种组合类型的前陆盆地。中西部不同组合类型前陆盆地具有不同的结构特征,决定了不同组合类型前陆盆地成藏特征和油气勘探潜力上的差异。 相似文献
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浙江平水铜矿位于钦杭成矿带北东段浙西北地区,是浙江省最大的铜矿床,前人研究表明其为典型的火山成因块状硫化物矿床(Chen 等, 2015)。平水铜矿体在新元古代形成之后,该地区经历了加里东的变质变形作用,在铜矿体的下盘普遍发育千糜岩带(韧性剪切带),本项目组在研究过程中认为千糜岩带与铜矿无关,但明确提出本区可能存在造山型金矿,继而老矿山接替资源勘查在平水铜矿布置了10个坑内钻孔,其中9个见矿,成功的在平水深部发现两层金矿体和一层铜矿体。金矿体严格的受韧性剪切带的控制;金矿石有明显的宏观和微观韧性变形结构;矿石矿物主要是自然金和少量的黄铁矿,脉石矿物主要有石英、绢云母、绿泥石、碳酸盐和白云石。本文主要对平水金矿体开展流体包裹体研究,结合矿床地质特征,最终确定金矿体成因类型,为平水地区下一轮深边部找矿勘查提供依据。 相似文献
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金山气田、龙凤山构造、长岭断陷等登娄库组以下深部地层可钻性差,研磨性强,导致钻头磨损严重,使用效率低。在对牙轮钻头、PDC钻头及孕镶金刚石钻头在高研磨性地层中的适应性进行细致和全面分析的基础上,提出了把PDC钻头机械钻速高和孕镶金刚石钻头进尺多的技术优势相结合的研制思路,开展PDC+孕镶复合式钻头设计。现场应用取得了良好的试验效果。提出了合理化的建议。 相似文献
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数据驱动是大数据分析的特点之一。成矿过程的数值模拟即采用数据驱动方式,在基本的物理化学方程及地质模型基础上,通过定量的手段,模拟不同阶段、不同条件下成矿系统的演化过程,从而能够更深入、直观的讨论各种地质要素对成矿系统的影响,验证已有的成矿理论,获得新的认识。姑山铁矿床和杨庄铁矿床是宁芜火山岩盆地钟姑矿田内的典型矿床。前人研究显示,杨庄铁矿床为典型的充填-接触交代型热液矿床,而姑山铁矿床目前在成因上仍存在争议,存在岩浆成因和热液成因等多种观点。为了更好的对比和了解姑山铁矿床和杨庄铁矿床的成因及成矿过程,本文基于多源数据的综合解译剖面,采用力-热耦合数值模拟方法对与热液矿床密切相关的扩容空间的形成机制和特点开展研究。模拟结果显示,姑山铁矿床和杨庄铁矿床可能分属不同的成因类型;随着岩体的逐渐冷却,杨庄铁矿床内岩体和地层接触带会出现明显的扩容空间,可为成矿流体的汇聚及矿质的沉淀提供良好的条件,有利于热液矿床的形成;而姑山铁矿床内岩体和地层接触带只有局部区域出现扩容空间,同时体应变数值较小且形态变化大,并不利于大规模的流体汇聚及矿质的沉淀,姑山铁矿床可能主要为岩浆成因,并受少量热液的叠加改造。 相似文献
40.
波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。 相似文献