黄崖洞铁矿床地质特征及成因探讨

对黄崖洞铁矿床的区域地质背景、矿区地质特征、矿床及矿体地质特征进行了分析研究,并对矿床成因做初步探讨.全面总结该矿床的成因、构件要素及其与矿床表象特征之间的关系,从而确立在地层、构造、标志层等方面同类型矿床的找矿标志.     

萝北县大金顶子蛇纹石质玉石矿地质特征及开发利用

大金顶子蛇纹石质玉石矿位于鹤岗市萝北县鹤北镇北,鹤岗市至鹤北镇、金矿林场有公路相通,交通较方便。该矿系由超基性岩经蚀变形成的具有较高经济效益的优质矿种,其色泽匀称雅致,整体装饰效果较好,可做工艺雕刻,是饰面石板材和提取轻质氧化镁粉的优质石料。     

三道湾子金矿床地质及地球化学特征

三道湾子金矿位于黑龙江省黑河市,是20世纪90年代末通过区域地质调查及化探异常查证在罕达气一洪业家燕山期金成矿带发现的石英脉型金矿床。该成矿带内还有洪叶家金矿床、傲山金矿化点及三道湾子铜钼矿化点等。这些矿床和矿化点主要分布于三道湾子西南、东北及北部,从纳金口子至傲山一带呈北东向展布,构成一个明显的矿化带。三道湾子金矿床的发现是该成矿带的一个重大突破,说明了区域地质调查及土壤地球化学测量工作方法在浅覆盖区的应用效果是显著的,也为进一步找矿拓展了空间。     

金州地区震旦系基本层序与沉积环境

金州地区广泛发育震旦纪地层,具分布连续、出露完整、沉积相标志明显的特点。本文运用现代沉积学和地层学理论,对区内震旦系岩石地层进行了基本层序研究与沉积环境分析。     

湖南沅水金刚石特征分析及应用探讨

湖南金刚石分布广泛,遍及湘、资、沅、澧四水,而主要分布于沅水流域.对沅水流域金刚石独特的物理、化学特征进行了简要描述和分析,并对其及应用价值进行了初步探讨.     

准噶尔盆地中部Ⅲ区块原油甾烷异常分布特征与成因

对准噶尔盆地中部Ⅲ区块的3类原油或油砂样品抽提物饱和烃进行了气相色谱-质谱分析,研究了原油饱和烃中甾烷类化合物的分布特征,并对其成因做了初步探讨。结果表明：3类原油的甾烷分布特征具有一定的相似性,C27规则甾烷相对丰度明显低于C28、C29;C27、C28、C29异构体αββ型相对丰度明显高于ααα型（C28αββ（20S）或C29αββ（20R）丰度最高）;但这3类原油的成因是不一致的,其影响因素主要包括热演化、生物降解、运移分馏以及古环境或岩性4个方面,其中第1、3类原油主要以热演化作用与运移作用为主,第1类原油还可能受到古环境或岩性影响,两者均不受生物降解的影响,第2类原油则受到热演化、运移作用及生物降解的共同影响。     

泌阳凹陷安棚油田深层系沉积相及对油气分布的控制作用

以安棚油田深层系岩心分析资料及大量测井、录井、生产动态资料为基础，通过各类沉积相标志分析，研究了安棚油田深层系储集层的沉积相类型及沉积相特征，认为该区深层系为近源扇三角洲沉积，并将其划分为上扇、中扇、下扇、扇缘，扇外为半深湖-深湖，并建立了深层系扇三角洲沉积模式。在此基础上，对沉积相与油气分布关系进行分析，结果表明，不同沉积相带物性及含油气性差异明显，中扇物性好，是油气聚集的有利相带；下扇、扇缘等微相相对较差。     

准噶尔盆地滴南凸起侵入岩发育特征及储层主控因素——以滴西185井区下石炭统松喀尔苏组为例

准噶尔盆地滴南凸起具有较好的油气显示和油气勘探潜力。以滴西185井区下石炭统松喀尔苏组侵入岩为研究对象,采用岩心观察、镜下鉴定和常规物性分析,结合钻、测井和地震资料,分析侵入岩岩性、分布特征及储层主控因素。结果表明：研究区下石炭统松喀尔苏组侵入岩主要为花岗斑岩与闪长玢岩,闪长玢岩分布于滴西181井南断裂上盘,厚度随侵入距离的增大而减小,花岗斑岩分布不受滴西181井南断裂控制;花岗斑岩储集空间以次生溶蚀孔和微裂缝为主,闪长玢岩储集空间主要为次生溶蚀微孔。闪长玢岩和花岗斑岩侵入体有利储层的发育受侵入相、矿物组分、溶蚀作用、侵入时间和岩浆性质等因素控制,油气往往趋向在侵入体上部边缘亚相带或与围岩接触带相带附近富集成藏。花岗斑岩暗色矿物质量分数明显较闪长玢岩的少,造缝能力强,长石斑晶和基质质量分数明显较闪长玢岩的高,次生溶蚀孔隙面孔率占比大,各类次生孔隙组合与构造微裂缝沟通并成为有利储层。后期岩浆侵入使气水溶液和热液等流体沿早期原生孔隙和次生孔缝渗透,发生溶蚀和热液充填等作用,溶蚀作用可提高侵入岩储层的孔隙度和渗透率,改善早期侵入岩储层的品质;热液充填作用在一定程度上减少原生孔隙度,降低早期侵...     

基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别

滑坡严重威胁着人民群众的生命财产安全。完整、准确的滑坡编录图是研究滑坡的重要资料。深度卷积神经网络方法由于众多优势而备受关注,然而卷积神经网络结构复杂,需要大量的训练样本,制约了其在滑坡制图上的发展。提出了融合地形特征的卷积神经网络建模方法。首先在遥感影像上叠加地形因子构建新的滑坡样本,然后设计提取并融合空间与光谱特征的轻量级卷积神经网络(FF-CNN),最后训练最优模型进行滑坡识别。在四川汶川地区进行的消融实验证明：在空间特征基础上融合光谱特征的FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和平均交并比(MIoU)分别提高0.020 2和0.014 4;在遥感影像上叠加地形因子后,FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和MIoU值分别提高0.066 4和0.048 2。在湖北省三峡库区和四川省都江堰市虹口乡的实验说明FF-CNN模型表现出较强的适用性和迁移能力,在滑坡识别上具有较大潜力。