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201.
甘肃省金矿资源预测模型及潜力评价   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了更加科学有效地部署甘肃省金矿勘查找矿工作,必须对全省金资源总量作出定量预测,对省内各成矿带的金资源潜力作出定量评价。文章对甘肃省已发现的429处金矿床(点)的资料及全省1∶20万区域化探资料进行了统计和研究,建立了甘肃省金资源总量丰度估算模型、品位-储量回归预测模型及全省各成矿带金资源潜力分布模型。通过定量预测得知,甘肃省金资源总量的上限值为3166t,金资源总量为2420.6t;西秦岭成矿带的金资源潜力最大,占全省金资源潜力的37%,祁连成矿带次之,占24%,扬子成矿带占15%,北山成矿带占13%。据甘肃省岩金资源回归预测模型,岩金矿床在甘肃省具有极大的资源潜力。  相似文献   
202.
山东英格庄金矿床构造控矿特征及深部预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
贺振  张学仁 《矿床地质》2006,25(2):175-182
英格庄金矿床位于山东牟乳金矿带巫山断裂的南缘,其围岩主要以古老变质岩与昆嵛山花岗岩为主,为含金石英脉型金矿。文章通过对英格庄金矿床控矿断裂发展史以及断面几何形态与金矿体赋存位置关系的研究,发现矿体在断层带中的分布具有规律性。深部地球化学原生晕研究表明,英格庄金矿床Bi与Hg关系非常密切,是金矿化的最佳指示元素,且在已知矿体下方出现前缘晕与尾晕相互叠加的现象。结合矿体在断裂中分布的规律以及原生晕特点,对英格庄矿床深部第二富集段进行了预测,并预测在-220m下有第二金富集段存在,且具有很大的经济价值。  相似文献   
203.
山东省菏泽凸起地热田岩溶地热水水化学水平演化特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
在前人研究成果的基础上,选择A-A'和B-B'两条路径,采用Piper三线图解、Schoeller图解、Na-K-Mg平衡图解、饱和指数计算评价等方法,研究山东菏泽凸起地热田地热水沿路径上的循环演化特征.结果表明:沿A-A'、B-B'剖面岩溶冷水→岩溶热水,水化学类型由SO4?HCO3-Ca?Mg?Na或SO4?HCO...  相似文献   
204.
黄旭  沈传波  杜利  魏广仁  罗璐  唐果 《现代地质》2021,35(4):997-1008
为探究华北平原的岩溶热储分布规律,以及如何高效开发利用献县凸起和阜城凹陷地热田的地热资源,结合前人研究成果与已有地热井的测井、地震、水化学等资料,分析了岩溶热储分布规律以及献县凸起和阜城凹陷地热田的四大要素即"源、储、通、盖"等地热地质条件,建立了地热田概念模型,并精细评价了地热资源量.研究表明地热田是形成于渤海湾盆地...  相似文献   
205.
赵一  李衍青  李军  刘鹏  蓝芙宁 《地球学报》2021,42(3):324-332
本文对滇东断陷盆地南洞岩溶地下水系统各地下河的水文动态特征进行了分析,推断了南洞岩溶地下水系统的结构特征.根据岩性构造、地下河发育以及补径排关系,将其划分为四个子系统.分别采用降雨入渗系数法和径流模数法对南洞岩溶地下水系统的天然资源量进行计算,计算结果分别为35610.7万m3/a和33460.2万m3/a.用枯季径流...  相似文献   
206.
随着海洋资源的开发与滨岸工程的建设,越来越多地遇到海洋地质灾害的影响与危害。为了避免并降低海洋地质灾害的影响程度,应开展海洋灾害地质与工程地质调查。二十多年来的实践经验表明,若采用以高分辨率地震为主,配合浅地层剖面、旁侧声纳、测深及磁力测量等综合浅层物探技术,对于了解海洋地质灾害因素与海底浅部工程地质特性等方面都能取得良好的效果,这是一种既经济又较快速地提供成果资料的好方法。  相似文献   
207.
根据区域和矿区地质资料 ,结合岩溶陷落柱的形成地质条件进行认真的分析研究 ,得出了否定的认识 ,对正确认识永夏矿区的水文地质条件 ,有效地开展矿井防治水工作 ,正确指导生产有重要意义。  相似文献   
208.
文章扼要介绍了广西第三代 1∶5 0万数字地质图的主要内容、特点及编图新理论和新技术 ,并指出该项成果所具有的科学意义和实用价值。  相似文献   
209.
山东省地热信息系统建设工作 ,把以往分散和零乱的地热地质条件、普查勘探及地热资源勘查开发利用等资料 ,通过文、图、表、声、像等形式综合地、直观地反映出来 ,以有助于政府管理部门更好地开展地热资源勘查规划、开发管理与利用指导。  相似文献   
210.
The formation mechanism and influencing factors identification of soil erosion are the core and frontier issues of current research. However, studies on the multi-factor synthesis are still relatively lacked. In this study, the simulation of soil erosion and its quantitative attribution analysis have been conducted in different geomorphological types in a typical karst basin based on the RUSLE model and the geodetector method. The influencing factors, such as land use type, slope, rainfall, elevation, lithology and vegetation cover, have been taken into consideration. Results show that the strength of association between the six influencing factors and soil erosion was notably different in diverse geomorphological types. Land use type and slope were the dominant factors of soil erosion in the Sancha River Basin, especially for land use type whose power of determinant(q value) for soil erosion was much higher than other factors. The q value of slope declined with the increase of relief in mountainous areas, namely it was ranked as follows: middle elevation hill> small relief mountain> middle relief mountain. Multi-factors interactions were proven to significantly strengthen soil erosion, particularly for the combination of land use type with slope, which can explain 70% of soil erosion distribution. It can be found that soil erosion in the same land use type with different slopes(such as dry land with slopes of 5° and above 25°) or in the diverse land use types with the same slope(such as dry land and forest with a slope of 5°), varied much. These indicate that prohibiting steep slope cultivation and Grain for Green Project are reasonable measures to control soil erosion in karst areas. Based on statistics of soil erosion difference between diverse stratifications of each influencing factor, results of risk detector suggest that the amount of stratification combinations with significant difference accounted for 55% at least in small relief mountain and middle relief mountainous areas. Therefore, the spatial heterogeneity of soil erosion and its influencing factors in different geomorphological types should be investigated to control karst soil loss more effectively.  相似文献   
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