南海北部陆架第四纪地层

本文以北部湾中部和珠江中的外的工程地质钻孔为典型剖面，对第四纪地层进行祥细的划分与对比，在深入研究的基础上，获得本区第四纪地层在纵向和横向的区域特征和分布规律以及第四纪地层厚度变化，并讨论了各统的底界问题。     

深圳大鹏湾表层沉积物碎屑矿物空间分布特征

立足样品测试数据,利用空间分析、空间插值、地质统计以及景观生态学方法,深入分析了深圳大鹏湾表层沉积物碎屑矿物的空间分布特征,并使用球状模型对相应半变异函数进行理论建模。结果表明,碎屑矿物分布的Hurst分维数为0.28～0.97,空间几何分维数为1.03～1.72;Moran Ⅰ型空间自相关系数-0.15～0.53。在此基础上,以等值线分布所包围范围作为划分尺度,以Shannon-Wiener信息指数作为度量,得到的矿物分布所反映出的信息量或者富集程度指数为0.88～1.85。     

黄海C—M粒径图象的分析

C—M粒径图象的研究可作为分析碎屑沉积物形成时水力学状况的一种工具，它充实了某些其他的获取沉积水动力资料的方法。因一定的粒径对应于一个优势的沉积机理，用C—M粒径图象分析沉积作用的水力状况，可以表明一定粒级颗粒的主要搬运机制，因此海底沉积物C—M粒径图象的研究，对阐明沉积作用的过程具有重要意义。     

渤海南部表层沉积的相特征

通过海上调查及实验室分析,查明渤海南部表层沉积物在结构类型、矿物组合、生物组分及沉积构造等相特征方面具有明显的分区性。渤海南部存在五种沉积相:黄河水下三角洲相、陆架盆地相、海湾相、潮流浅滩相及古滨岸相。黄河水下三角洲相从河口延至水深15—20米处,沉积速率很高,沉积物富含碎屑云母及CaCo_3。陆架盆地相的沉积为粉砂质粘土,具有生物扰动构造。     

泉州湾海域表层沉积物矿物碎屑分布特征及其环境意义

对泉州湾13个表层沉积物样品进行了矿物碎屑定量分析．通过矿物分析，发现泉州湾不同站位的轻、重矿物组分、含量和表征存在差异．根据矿物的分布和组合特征．将耒州湾划分为4个组合区，不同组合区所处沉积环境是不同的．分析表明，研完区表层沉积物的碎屑矿物具有明显的亲陆性，物质来源主要为河流输砂和沿湾海岸侵蚀来砂，且其分布受物源、水动力条件和矿物物理性质等因素所控制。     

应用于砂岩型铀矿找矿的遥感-航测信息集成模型构建

应用遥感-航测(航放和航磁)信息集成技术,针对砂岩型铀矿找矿的几个重要条件:如盆地内部构造、含矿目的层、水文条件和矿化条件,构建了构造、岩性、水文和矿化4种信息集成模型.将这4种信息集成模型应用于示范区,在已知的矿化地段得到的结果与实际勘探的成果符合较好,提高了预测的准确性.     

外生铀矿成矿系统研究与古水动力分析

分析了砂岩型铀矿的国内外研究现状和发展趋势,尝试从成矿系统演化论的角度提出新的研究思路：即,以系统观为指导,以物质迁移的动力学为主线,从区域地质背景演化,特别是构造动力演化、岩相古地理等方面入手,恢复矿前期、成矿期、矿后期的区域古地形格局。运用融入了地下水流动系统理论的古水文地质分析方法,重建区域演化进程中各地质时期的古流场。着重从区域尺度上研究矿质的源-迁移-汇（成矿）-保存的动力学过程。     

自组织竞争人工神经网络在砂岩型铀矿测井数据解释中的应用

详细介绍了自组织竞争人工神经网络模型结构、原理和钻孔岩性自动识别过程,给出了神经网络模型在钻孔岩性自动识别过程中的有效性实例。自组织竞争人工神经网络具有自组织能力、自适应能力和较高的容错能力;与BP算法相比较,计算量小,收敛速度快,且不需要已知的先验信息而自动确定分类类别。钻孔岩性识别结果与岩心地质编录的对比试验表明,在砂岩型铀矿测井数据的解释中,应用自组织竞争人工方法可较好地完成钻孔岩性自动分类。