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辽西北票(金-羊)盆地中生代砂岩碎屑组分对区域构造演化的响应 总被引:2,自引:1,他引:2
根据北票 (金-羊 )盆地中生界砂岩碎屑组分分析,综合区域构造演化背景、盆地沉积充填序列及砾岩特征,对盆地中生代物源及构造演化进行了示踪 :晚三叠世为盆地构造活化的起始阶段,盆地物源应主要来自周缘隆升蚀源区的前中生代碎屑沉积物;早侏罗世辽西地区发生了明显的差异升降,北票 (金-羊 )盆地相对伸展陷落,盆地范围有所扩大;晚侏罗世北西-南东向逆冲推覆作用成为盆地的主要控制因素,北票 (金-羊 )盆地具有明显前陆盆地特征,盆地西缘太古代变质岩系出露剥蚀而成为盆地的主要物源之一;早白垩世辽西地区发生构造反转,北票 (金-羊 )盆地相对萎缩。Dickinson模型并不完全适用于辽西地区。 相似文献
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黔南—桂北地区南华系化学地层特征 总被引:1,自引:0,他引:1
化学蚀变指数(chemical index of alteration)(CIA)最早作为判别源岩化学风化程度而提出, 随后又应用于对沉积物沉积环境的判定。化学蚀变指数的表达式为CIA={n(Al2O3)/[n(Al2O3)+n(CaO*)+n(Na2O)+n(K2O)]}? 100。CaO*代表硅酸盐中的CaO, n(CaO*)=n(CaO)?n(CO2方解石)??n0.5?n(CO2白云石)??10/3?n(P2O5)。化学蚀变指数样品的选取极为重要, 最佳岩性为细碎屑岩, 并需清除成岩过程中钾交代作用的影响, 以及采用成分变异指数(ICV)来判别沉积再循环作用和沉积物成分被改造的程度。使用A-CN-K三角图解判别物源区的源岩性质和样品钾交代的程度及其风化趋势。黔南—桂北地区南华系的CIA研究表明: 该地区南华系下部的长安组其下部CIA值为60~65之间, 中部为70~5, 上部回落到65~70之间。南华系中部富禄组CIA值高, 在85~95之间。南华系上部的南沱组CIA值再次回落到60—65的范围。上述CIA值的变化表明本区南华纪时期自老至新经历多次由干燥寒冷—温暖潮湿气候期的变化。本文据此提出扬子地块南华系新的划分、对比方案。 相似文献
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西藏西部台错湖T1阶地的两个剖面沉积中,除下部10余厘米含炭化植物和50~70 cm处为暗色碳酸盐粘土及粘土外,中、上部全系粘土碳酸盐层,含丰富的介形类和轮藻类.据碳酸盐、介形类、轮藻类的碳、氧稳定同位素值与微体古生物群落生态特征等提供的环境气候变化指标,指示该区距今41.4~4.5 ka BP间气候变化为:在41.4~26.2 ka BP气候较湿润;26.2~25.5 ka BP偏暖稍干;25.5~22.5 ka BP气候暖湿;22.5~21.0 ka BP气候偏冷湿;20.5~17.5 ka BP气候骤冷、偏湿,反映本区处于末次冰期盛冰期;17.5~16.0 kaBP偏冷偏干;16.0~11.8 ka BP气候偏暖湿,为全球间歇性暖事件的响应;11.8~10.4 ka BP气候较冷干,大致相当于新仙女木期,10.4 ka BP气温开始回升;10.4~9.4 ka BP气候偏暖湿;9.4~8.5 ka BP气候呈现短暂暖湿颤动;8.5~7.9 ka BP气候偏干冷,为冰后期强烈降温偏干事件;7.8~6.3 ka BP气候偏暖湿;6.3~4.5 ka BP气候趋向冷干,4.5 ka BP记录了晚更新世晚期以来最大的干燥期. 相似文献
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由中国石油学会石油地质专业委员会、中国地质学会石油地质专业委员会、北京石油学会、国家自然科学基金委地学部、国土资源部油气资源战略研究中心和中国石油大学共同主办的“第四届油气成藏机理与油气资源评价国际学术研讨会”,于2006年10月14日-16日在中国北京顺利召开。共有260余位代表参加了这次大会,他们分别来自俄罗斯、加拿大、澳大利亚、英国、挪威、德国、韩国以及国内的18个科研院所和34个油田公司。这次大会提交的会议论文和摘要116篇,其中大会主题报告28篇,分会交流34篇。[第一段] 相似文献
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甘肃大水二长岩类特征、结晶条件与侵位深度 总被引:2,自引:0,他引:2
对大水地区(石英)二长岩类的岩石学研究表明,忠格扎拉、忠曲和格尔括合岩体及周围的脉岩是同源岩浆演化的产物。尽管它们结晶的温度条件相似(约700℃~800℃),但侵位深度有明显的差别,西部忠格扎拉岩体最深(20km~22km),中部忠曲岩体次之(16km),东部格尔括合岩体最浅(8km~11km),并且后二者具有次火山岩的性质。这说明浅成岩浆对金矿的形成最为有利,这就是为什么在格尔括合和忠曲岩体附近形成了大型金矿床,而在忠格扎拉岩体周围仅找到金矿点的主要原因。 相似文献
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封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA-SVM,并用ENVI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA-SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较不做特征选择时提高了约4%。由此可见,GA-SVM封装型特征选择算法具有较好的同时优化特征子集和SVM核函数的性能,可为当前高光谱数据的特征选择提供一个较好的算法。 相似文献