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141.
通过对CFG桩复合地基性能分析发现,CFG桩-筏复合地基在边桩外侧约一倍桩距的区域形成了一条塑性变形带,是导致复合地基的整体失稳的主要原因。在塑性变形带增加一排护桩,并对加桩前后复合地基的应力变化、地基沉降等特征进行对比分析,发现加桩后地基性能得到明显改变,在相同条件下,地基沉降量明显减少,地基稳定性明显提高。 相似文献
142.
潼峪金矿区发育过冲剪滑型、平移剪张型和平移剪滑型三种不同性质、不同方向成矿断裂,分布在金罗斑背形的不同部位,其形成有先后差异,但变形环境大体相同,具脆-韧性变形特征。空间上一般不超越褶皱主体。三类断裂中,前两者具石英脉型金矿化,后者形成构造蚀变岩型及小规模石英脉型金矿化。矿化差异与断裂产出的褶皱部位及其相应的应力应变条件的不同有关。 相似文献
143.
川西北地区是国内重要的岩金普查靶区。本文对松潘地区的地质特征,泛克立格法原理,及在本区的应用情况作了介绍,对主要计算步骤,给出基本结果,对计算获得的有意义异常区,进行地质解释,并将此方法与趋势面分析进行对比。 相似文献
144.
146.
147.
黑龙江省大兴安岭地区大黑山钼矿床流体包裹体特征及成矿机制探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
大黑山钼矿床位于黑龙江省大兴安岭北段,是一个与花岗闪长岩有关的钼矿床。根据矿物组合和脉体穿插关系,将成矿过程划分为4个阶段:石英-钾长石阶段(Ⅰ)、石英-辉钼矿阶段(Ⅱ)、石英-多金属硫化物阶段(Ⅲ)和石英-方解石阶段(Ⅳ)。流体包裹体岩相学、显微测温以及显微激光拉曼探针研究显示,该矿床成矿流体为H2O-NaCl-CO2体系,第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ阶段均可见水溶液包裹体(L+V型)、含子晶多相包裹体(S型)和含CO2包裹体(C型);而第Ⅳ阶段仅发育水溶液包裹体(L+V型)和纯液相包裹体(L型)。成矿流体演化从早到晚,流体包裹体的均一温度峰值分别为:330~430,320~360,280~340,180~240℃,呈现逐步降低的趋势;对应的盐度w(NaCleq)分别为5.86%~54.10%,4.07%~51.70%,3.23%~46.20%和0.70%~9.08%,也逐步降低。主成矿阶段的流体最低捕获压力为17~58 MPa,对应的成矿深度约为1.7~5.8km。成矿流体的δ18Ow值为-5.8‰~4.2‰,δDW值为-139.8‰~-127.2‰,成矿流体可能为岩浆水与雨水的混合流体。主成矿阶段发生了流体沸腾作用,使CO2大量逸出,导致流体还原性增强,造成大量MoS2的沉淀而形成钼矿床。 相似文献
148.
辽南隈子金矿成矿地质特征及成因讨论 总被引:1,自引:0,他引:1
隈子金矿床与辽河群盖县组合金硅质体关系密切,硅质体属于变质分异而成。矿床成因类型为变质-岩浆热液叠加改造型。矿床的形成过程可分为三大阶段:原始分散型矿源体阶段、变质再生型矿源体阶段、岩浆热液叠加改造型成矿阶段。辽南大多数金矿床的形成过程与隈子金矿相似。初步建立了这类与变质-岩浆作用有关的系列金矿床成矿模式。 相似文献
149.
150.
This study is focused on climate-induced variation of sea level in Stockholm during 1873-1995. After the effect of the land uplift, is removed, the residual is characterized and related to large-scale temperature and atmospheric circulation. The residual shows an overall upward trend, although this result depends on the uplift rate used. However, the seasonal distribution of the trend is uneven. There are even two months (June and August) that show a negative trend. The significant trend in August may be linked to fresh water input that is controlled by precipitation. The influence of the atmospheric conditions on the sea level is mainly manifested through zonal winds, vorticity and temperature. While the wind is important in the period January-May, the vorticity plays a main role during June and December. A successful linear multiple-regression model linking the climatic variables (zonal winds, vorticity and mean air temperature during the previous two months) and the sea level is established for each month. An independent verification of the model shows that it has considerable skill in simulating the variability. 相似文献