大兴安岭十八站—韩家园地区晚中生代火山岩年龄、地球化学特征及其构造意义

大兴安岭十八站—韩家园地区发育晚中生代基性-中酸性火山岩。选取粗面安山岩、粗面岩、流纹岩进行年代学和岩石地球化学研究。粗面安山岩LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为125.2±0.9 Ma,为早白垩世火山作用的产物。岩石地球化学特征表明,中酸性火山岩属于高钾钙碱性-钾玄岩系列。岩石稀土元素总量∑REE=121.42×10~(-6)~154.43×10~(-6),轻、重稀土元素分异明显(La/Yb)_N=19.25~31.98,在稀土元素配分图上显示右倾型,除一个流纹岩样品具显著负Eu异常外,多数样品无明显Eu负异常(δEu=0.45~0.90)。岩石具弱富集大离子亲石元素Ba、Sr,明显亏损高场强元素Nb、Ta、Ti的特征。结合区域资料,认为十八站—韩家园地区早白垩世中酸性火山岩形成于蒙古-鄂霍茨克洋闭合机制下后碰撞伸展背景。粗面安山岩、粗面岩和流纹岩系同源岩浆部分熔融与结晶分异作用的结果,岩浆来源于受俯冲流体交代的富集岩石圈地幔。     

嫩江科洛地区晚侏罗世深熔花岗岩对嫩江-黑河构造带的响应

通过对嫩江-黑河构造带内的岩石建造研究,在嫩江科洛地区识别出一套深熔花岗岩体,岩石宏观上为一套具非典型花岗岩结构的深熔型侵入岩,具交代结构、斑杂状构造和眼球状构造。对深熔花岗岩进行了锆石LA-ICP-MS U-Pb年龄测试,获得了3组不谐和的U-Pb年龄: 390 Ma、157~163 Ma和113 Ma。其中,113 Ma年龄代表了岩石遭受后期变质热事件年龄; 157~163 Ma的年龄代表了原岩结晶年龄。综合分析深熔花岗岩成因,认为其主要与嫩江-黑河断裂深部韧性剪切热效应作用下发生的深熔有关,深熔花岗岩的划分和厘定为深入研究嫩江-黑河断裂带在中生代的活动提供了新的素材。     

基于航空重磁特征对突泉盆地构造的认识

为获取突泉盆地航空物探基础地质资料,为油气调查评价提供参考,中国国土资源航空物探遥感中心在该盆地开展了1:10万航空重磁综合调查工作。利用最新的航空重磁资料及实测岩石物性数据,对突泉盆地及其邻区重磁异常特征进行研究,分析航空重磁异常与地层展布、断裂活动、岩浆岩体的分布关系,重点探讨盆地的基底性质。结果表明,研究区航空重力异常与航磁异常在强度、范围、形态、梯度和走向等方面具有一定的规律性,该区断裂体系分布与重磁场特征明显相关,NNE-NE向、NW向及NE向3组断裂明显控制盆地沉积岩体及岩浆岩体的展布,盆地基底由下古生界浅变质岩系和前古生界中等变质岩系构成。     

北淮阳东段山七岩体地球化学特征、LA-ICP-MS 锆石U-Pb年龄及地质意义

北淮阳东段山七岩体岩性为石英闪长岩,SiO₂、Al₂O₃含量中等,富碱质,Mg^#低,具偏铝质碱性系列岩石特征。稀土元素含量中等,La_N/Yb_N值和LREE/HREE值均较大,HREE相对于LREE明显亏损,具较弱的Ce负异常,轻稀土相对富集,分馏较明显,重稀土分馏不明显。岩石富集大离子亲石元素(LILE)Rb、Ba、K和高场强元素(HFSE)Zr、Hf、Y,明显亏损Nb、Ta、Ti、P、U。通过LA-ICP-MS锆石U-Pb定年,获得山七岩体²⁰⁶Pb/²³⁸U年龄为128.2±3.3Ma,属早白垩世早期。主量元素及微量元素地球化学特征均表明山七岩体岩浆来源于地壳,受地幔物质混染。     

羌塘盆地晚侏罗世夏里组磁学参数指示的沉积环境及其成盐意义

羌塘盆地位于青藏高原中部,是一个具有沉积钠盐、钾盐远景的蒸发岩盆地。最近在羌塘盆地上侏罗统夏里组中发现多处具有钾、钠异常的盐泉这一重要的找钾盐线索,然而目前对上侏罗统夏里组的古环境演变仍然不甚了解,限制了对晚侏罗世羌塘盆地的成盐(成钾)条件和可能的层位等重大科学问题的理解。因此本文以热磁分析为主,对羌塘盆地雁石坪地区上侏罗统夏里组沉积物进行高分辨率岩石磁学研究,并讨论其古环境意义。最后,根据成盐(成钾)理论,综合分析羌塘盆地上侏罗统夏里组成盐(成钾)的构造、气候和物源条件。κ-T曲线、磁滞回线和热退磁结果共同表明磁铁矿和赤铁矿是夏里组的主要载磁矿物;磁学参数分析表明夏里组上段赤铁矿含量相对增加,揭示夏里组上段形成于干旱气候环境;综合分析构造、气候和物源条件表明,羌塘盆地上侏罗统夏里组上段最为具备良好的成盐(成钾)条件。     

混积岩分类命名体系探讨及对混积岩储层评价的启示——以渤海海域混积岩研究为例

混积岩是一种普遍而重要的岩石组合类型。然而长期以来,对混积岩的岩石学分类与命名一直存在诸多争议,且尚未有统一的分类体系与命名规则。本文结合渤海海域混积岩岩石薄片组分鉴定、岩石储层物性分析等最新研究成果,并与相关文献结合,最终确立以陆源碎屑物、生物成因碳酸盐颗粒、化学沉淀碳酸盐为三组分端元的一套新的混积岩岩性分类体系,并将混积岩分为4大类、16亚类。通过讨论混积岩混积层系及混积岩组构界定的问题,进一步完善了混积岩定义。利用新的岩石学分类方案,可为储层评价研究提供指导。以渤海海域为例,建立起研究区不同岩性相与储层物性的对应关系,并在岩性分类体系中划分出差储层、中等储层及优质储层三个储层区。     

大兴安岭十八站—韩家园地区中酸性侵入岩LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄、地球化学特征及其地质意义

大兴安岭北部塔河县十八站—呼玛县韩家园地区发育早古生代中酸性侵入岩。文章选取二长闪长岩和二长花岗岩开展岩石年代学与地球化学研究。二长闪长岩LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为512.4±3.5 Ma,为早—中寒武世岩浆作用的产物。岩石地球化学分析表明,中酸性侵入岩归属于准铝质—弱过铝质(A/CNK=0.77~1.04)钙碱性—高钾钙碱性系列。岩石稀土总量∑REE=69.51×10~(-6)~275.83×10~(-6),轻重稀土分异明显(La/Yb)_N=9.11~26.64。在稀土元素配分图上,显示为LREE富集、HREE相对平缓的右倾型,Eu异常不显著(δEu=0.90~1.35)。微量元素组成具明显富集大离子亲石元素Ba、Sr,显著亏损高场强元素Nb、Ta、Ti的特征。结合区域资料和本文研究,初步分析认为早古生代侵入体形成于活动大陆边缘或岛弧环境,为前古亚洲洋闭合背景下萨拉伊尔造山作用的产物。     

华夏陆块钠质高镁玄武岩地球化学特征及地质意义

赣州盆地位于钦杭(钦州—杭州)结合带南侧华夏陆块西部,由晚白垩世早期红色碎屑沉积岩系组成,其底部夹有一套玄武岩,全岩Si O_2含量为46.50%~48.13%,具有钠质高镁特征(Mg O=15.47%~18.24%,Mg~#=74~77,K_2O/Na_2O=0.22~0.39)。稀土元素配分型式表现出轻稀土富集右倾,没有明显的Eu异常的特点,表明岩浆没有明显的斜长石分离结晶作用;微量元素上富集大离子亲石元素,高场强元素特别是Ta、Nb、Ti亏损不明显,Cr、Ni的含量分别为235×10~(-6)~617×10~(-6)、157×10~(-6)~493×10~(-6),与原生岩浆的Cr、Ni含量接近,Ba/Nb值(13.51~23.18)和La/Nb值(0.82~1.03)表明源区有富集地幔组分;Sr—Nd—Pb—O同位素显示出源区性质具有EMⅡ型富集地幔特征。岩石学和地球化学特征表明,玄武岩具有原生岩浆性质,是富集地幔部分熔融的产物。同时为中生代华夏陆块EMⅡ型岩石圈地幔提供了准确的证据。由赣州盆地晚白垩世构造背景和构造环境判别图解可知,本区玄武岩形成于板内拉张环境,可能与古太平洋俯冲条件的转变有关。     

内蒙古多伦晚中生代中酸性火山岩岩石地球化学特征及构造环境分析

多伦地区晚中生代中酸性火山岩地球化学特征表明：区内中酸性火山岩属高钾-钾玄、碱性-钙碱性系列,具后碰撞火山岩特征;岩石轻重稀土分馏现象明显;Rb、K等大离子亲石元素(LILE)及Th、U、Zr、Hf等高场强元素(HFSE)相对富集,Ba、Nb、Sr、P和Ti亏损;岩石锆石定年结果显示:满克头鄂博组流纹岩锆石年龄为163.2±2.1 Ma,属晚侏罗世;义县组粗面岩锆石年龄为144.2±1.4Ma,属早白垩世;岩浆起源为中-下地壳,部分存在地幔组分的混合。早期火山旋回中的岩石组合具有不同的岩浆来源,晚期火山旋回中的岩石组合具有相同的岩浆来源,岩浆演化特征以分离结晶作用为主。通过岩石化学和岩石地球化学特征对岩石形成的大地构造环境研究认为：满克头鄂博组到玛尼吐组位于碰撞后-火山弧构造环境,玛尼吐组到白音高老组位于火山弧-弧后伸展构造环境,白音高老组到义县组位于弧后伸展-裂谷构造环境。     

基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法

岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。