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61.
萑香洼金矿位于华北陆块南缘熊耳山地区,是大型的构造蚀变岩- 石英脉复合型金矿床。该矿床热液成矿作用经历了4个阶段:黄铁矿- 石英阶段(Ⅰ)、石英- 黄铁矿阶段(Ⅱ)、石英- 多金属硫化物阶段(Ⅲ)和碳酸盐阶段(Ⅳ)。为查明成矿流体的类型、性质、演化特征及成矿物质来源,对脉石英流体包裹体进行了系统的显微测温、成分及H、O、S同位素测试分析,在此基础上,探讨了成矿机制。研究结果表明,第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ阶段主要发育CO 2- H 2O- NaCl型包裹体和NaCl- H 2O型包裹体,以富液相包裹体为主,同时发育少量富气相包裹体,第Ⅳ阶段仅发育NaCl- H 2O型包裹体。从早到晚,各成矿阶段包裹体的均一温度分别集中在260~320℃、220~280℃、180~240℃和120~180℃,盐度分别集中在5%~9%NaCleq、7%~12%NaCleq、5%~10%NaCleq和0%~2%NaCleq,成矿流体由早阶段的中温低盐度热液体系向晚阶段的低温低盐度热液体系演化。石英- 硫化物(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ)阶段流体气相成分以H 2O、CO 2为主,含少量的H 2S、N 2、C 2H 6、CH 4、CO、H 2等,液相成分中金属阳离子以Na+为主,阴离子以SO 42-、Cl-为主;碳酸盐阶段成矿流体中多数离子含量较早阶段出现了降低。H- O同位素研究结果表明:第Ⅰ阶段至第Ⅲ阶段的成矿流体δ18O 水分别为3. 8‰~11. 9‰(均值7. 7‰)、3. 3‰~8. 2‰(均值5. 2‰)、1. 2‰,相应的δD分别为-96‰~-72‰(均值-84‰)、-98‰~-67‰(均值-87‰)、-90‰,早阶段成矿流体与岩浆热液特征相似,随着成矿作用的进行,大气降水出现一定程度的混入;萑香洼金矿δ34S的值介于-24. 2‰~0. 6‰,其中成矿早阶段未分馏的δ34S的值主要在0值附近,认为萑香洼金矿硫源与早白垩世岩浆- 热液系统或幔源流体相关,二者或参与成矿。萑香洼金矿为早白垩世区域岩石圈减薄、伸展环境下形成的“克拉通破坏型金矿床”。 相似文献
62.
随着房地产市场的发展,房地产估价的研究逐渐深入。如何更好地、科学地、快速地对大量房地产价格进行评估已成为现实的问题。一般的平差模型对已有数据的利用率不高,当存在多类观测值时,不同观测值的随机模型的确定是否合理会严重影响结果的精度。基于房地产整体估价的思想,提出了方差分量估计建立价格体系的新方法。通过对两类观测值进行试验,一类通过比价系数求得价格差建立观测方程;一类由价格直接建立观测方程。结果分析表明,新方法能够实现不同观测值的权值自动调整,精度更高,可靠性更强。 相似文献
63.
篦子沟铜矿位于山西中条山胡-篦型铜矿田,矿体与地层产状一致,呈层状、似层状分布于中条群篦子沟组和余元下组中,经历了多期次多阶段成矿作用。为限定篦子沟铜矿后期热液脉状矿化的形成时代,对篦子沟铜矿区方解石-石英脉中与黄铜矿共生的辉钼矿样品进行了Re-Os同位素测定。结果表明,6件辉钼矿样品Re-Os同位素模式年龄为(1 539±26)~(1 616±26)Ma,加权平均年龄为(1 577±31)Ma(MSWD=5.5),等时线年龄为(1 522±180)Ma(MSWD=9.6),表明热液脉状矿化形成于中元古代长城纪晚期。据此篦子沟铜矿的热液脉状矿化可分为3个成矿期次,分别为古元古代晚期发生的微细脉浸染状矿化期、脉状矿化期和中元古代早期热液脉状辉钼矿矿化期。此次事件可能为中元古代伸展-裂解事件岩浆侵位产生的热液对原来的篦子沟铜矿进行再次的矿化、富集。结合已有资料,证明篦子沟以及中条山地区在中元古代早期存在热液矿化事件。 相似文献
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65.
本文首先介绍了西北大学可视化研究所研制的三维医学可视化分析系统。在此基础上,系统被用于医学影象数据库、虚拟内窥镜技术、远程会诊系统和计算机医学辅助教学系统的开发平台,为医学图象可视化提供了有力的工具. 相似文献
66.
应用趋势分析灰色模块—均差插值法预报近期地下水情 总被引:2,自引:0,他引:2
用不同方法和程序对大连地区进行地下水情预报,通过实测资料的验证,趋势分析灰色模块-均差插值法,明显优于其它方法。该方法只需水位(水质)的序列资料,不需任何其他水文地质参数,即可对地下水位、水质进行近期预报。 相似文献
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68.
69.
值得再三思考的唐山地震构造 总被引:3,自引:0,他引:3
本文在前人工作的基础上,就现今构造活动与地区性构造的因果关系提出问题,根据唐山地区的勘探成果结合实地调查和形变测量等资料,着重对该区的主体褶皱构造——不对称的开平向斜进行了初步研究,提出发震断层是向斜倒转翼不断遭受剪、压的顺势发展的结果。 相似文献
70.
岩性识别是储层评价中的一项重要工作。随着机器学习方法的不断发展,岩性的智能识别也成为热门研究方向。随钻测井技术目前已经得到了广泛的应用,但是受限于高温高压的钻井作业条件,随钻测井仪器只能测得少量测井参数。由于随钻测井参数较少,直接输入机器学习模型无法充分挖掘其中的信息。对此,本文将随机树嵌入引入随钻测井资料的岩性识别。该方法将低维随钻测井数据通过二叉树编码并转化为高维稀疏特征,利用升维后的数据进行训练从而提升机器学习模型的判别能力。对比实验结果表明,使用随机树嵌入的随机森林方法具有最佳的识别效果,准确率和F1值较直接使用随机森林分别提升了3.16%和3.25%,且优于梯度提升树、极随机树和粒子群优化支持向量机算法。 相似文献