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901.
硅酸盐熔体微结构单元的探讨 总被引:4,自引:0,他引:4
为了深入了解熔融硅酸盐的各种性质,综合前人的资料并结合自己的实验结果,对硅酸盐熔体中的微结构单元进行了探讨。熔体中包含5种不同的硅氧四面体(以Qn表示,n为四面体中的桥氧数目),不同的硅氧键中的电荷分布以及Qn在Raman谱图中的特征位移区有区别,熔态谱和玻璃态谱之间也存在差别,同组成熔体和淬冷玻璃中,同一Qn具有不同的摩尔分数、自由能和无序度,并且熔体中Q4的振动是非Raman活性的。 相似文献
902.
滇东北乐红铅锌矿床地质特征及找矿远景 总被引:8,自引:0,他引:8
乐红铅锌矿自20世纪50年代以来就有多家地勘单位先后进行过普查找矿,均以“层控”观点为指导没有进展而中途下马,90年代后期,云南第一地质大队以“构控”新思路开展新一轮找矿,获得突破性进展。在研究区域成矿地质背景、矿床地质特征及控矿地质因素的基础上,认为矿床为受断裂构造控制的热液充填交代型铅锌(银)矿床,并根据控矿断裂特征及成矿地质条件,指出乐红矿区及外围具有形成大型矿床的找矿远景,应该加强该区的地质找矿工作。 相似文献
904.
本文应用吴山渡地区供水水文地质实际勘查资料,对吴山渡冰碛层的空间分布特征、地层特征、物源特征等进行了阐述,认为吴山渡地区现代河谷是直接发育于冰川槽谷之上的。文章最后还对天目山第四纪冰川专门调查提出了建议。 相似文献
905.
研究地层是有效寻找沉积矿产的重要基础,将龙永煤田内关于的层位及分带性与大区域上的相似层位作了对比,并论述了本煤田的特征与变迁的基本过程。最后,结合多年来的研究成果,就煤田内的产出情况,作了两点必要的说明。 相似文献
906.
Geological outline of the Alps 总被引:1,自引:0,他引:1
GiorgioV.DalPiaz AndreaBistacchi MatteoMassironi 《《幕》》2003,26(3):175-180
The Alps were developed from the Cretaceous onwards by subduction of a Mesozoic ocean and collision between the Adriatic (Austroalpine-Southalpine) and European (Penninic-Helvetic) continental margins.The Austroalpine-Penninic wedge is the core of the collisional belt, a fossil subduction complex which floats on the European lower plate. It consists of continental and minor oceanic nappes and is marked by a blueschist-to-eclogite-facies imprint of Cretaceous-Eocene age, followed by a Barrovian overprint. The collisional wedge was later accreted by the Helvetic basement and cover units and indented by the Southalpine lithosphere, which in turn was deformed as an antithetic fold-and-thrust belt. 相似文献
907.
908.
ChenJianguo ChenZhijun WangQuanming FangYiping 《中国地质大学学报(英文版)》2003,14(3):250-256
The spatial database management system of China geological survey extent is a social service system. Its aim is to help the government and the whole social public to expediently use the spatial database, such as querying, indexing, mapping and product outputting. The management system has been developed based on MAPGIS6. x SDK and Visual C , considering the spatial database contents and structure and the requirements of users. This paper introduces the software structure, the data flow chart and some key techniques of software development. 相似文献
909.
Development of Geological Data Warehouse 总被引:2,自引:0,他引:2
LiZhenhua HuGuangdao ZhangZhenfei 《中国地质大学学报(英文版)》2003,14(3):261-264
Data warehouse (DW), a new technology invented in 1990s, is more useful for integrating and analyzing massive data than traditional database. Its application in geology field can be divided into 3 phrases: 1992-1996, commercial data warehouse (CDW) appeared; 1996-1999, geological data warehouse (GDW) appeared and the geologists or geographers realized the importance of DW and began the studies on it, but the practical DW still followed the framework of DB; 2000 to present, geological data warehouse grows, and the theory of geo-spatial data warehouse (GSDW) has been developed but the research in geological area is still deficient except that in geography. Although some developments of GDW have been made, its core still follows the CDW-organizing data by time and brings about 3 problems: difficult to integrate the geological data, for the data feature more space than time; hard to store the massive data in fifferent levels due to the same reason; hardly support the spatial analysis if the data are organized by time as CDW does. So the GDW should be redesigned by organizing data by scale in order to store mass data in different levels and synthesize the data in different granularities, and choosing space control points to replace the former time control points so as to integrate different types of data by the method of storing one type data as one layer and then to superpose the layers. In addition, data cube, a wide used technology in CDW, will be no use in GDW, for the causality among the geological data is not so obvious as commercial data, as the data are the mixed result of many complex rules, and their analysis needs the special geological methods and software; on the other hand, data cube for mass and complex geo-data will devour too much store space to be practical. On this point, the main purpose of GDW may be fit for data integration unlike CDW for data analysis. 相似文献
910.