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21.
流体包裹体和C-H-O同位素对湘中古台山金矿床成因制约 总被引:6,自引:2,他引:4
古台山金矿是湘中盆地最典型的高品位石英脉型金矿床,主要赋存于新元古界和震旦系板岩-千枚岩中。为了探明古台山金矿的成矿物质和成矿流体来源,本次工作对其开展了详细的野外地质考察,对不同阶段石英进行了系统的包裹体岩相学观察、显微测温、激光拉曼探针及H-O同位素分析,对与金矿化密切相关的铁白云石进行了C-O同位素分析。包裹体岩相学及测温结果显示,不同阶段石英主要发育CO_2三相和水溶液两相包裹体,金沉淀阶段CO_2三相包裹体丰度最高,包裹体均一温度集中在180~320℃之间,盐度集中在0~13%NaCleqv之间。激光拉曼显示不同阶段石英包裹体成分主要为H_2O、CO12及少量的CH_4和N_2。不同阶段石英的δ~(18)O_(V-SMOW)变化范围为15.6‰~17.9‰,对应的δ8OH_2O变化范围为4.5‰~8.3‰,δD_(V-SMOW)变化范围-78‰~-49‰,显示成矿过程中有岩浆水参与。铁白云石的δ~(13)C_(PDB)集中在-10.3‰~-8.6‰,δ~(18)O_(V-SMOW)分布在13.9‰~15.7‰之间,暗示成矿流体中的碳主要来自深部岩浆。流体不混溶、CH_4气体存在、围岩及脉体发生硫化-碳酸盐化等因素是导致古台山矿床Au沉淀富集的重要机制。综合上述分析,推测古台山金矿可能是一个非典型的造山型金矿床。 相似文献
22.
卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
23.
24.
九户林陶瓷土(瓷石)矿床为碱长花岗岩脉型矿床,矿体赋存在晚白垩世碱长花岗岩体中,严格受张性断裂构造控制,矿体两侧具钾长石化带-纳长石化带-云英岩化带等蚀变分带,矿体与岩体、断裂构造组成了三位一体的成矿条件,属岩浆期后结晶分异作用形成的热液型矿床,成矿条件独特,晚白垩世碱长花岗岩(κργK2)岩体中,是该区瓷土(瓷石)找... 相似文献
25.
26.
白银厂黄铁矿型铜、多金属矿床综合勘查模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在综合以往大量资料的基础上,补做钻孔原生晕、物性和物化探综合剖面工作,经理论模型正演,归纳概括出白银厂黄铁矿型铜、多金属矿床、矿田地质—地球物理—地球化学综合勘查模型,并对矿床、矿田按剥蚀程度不同分别提出预测标志。 相似文献
27.
通过对矿床中各类型矿石中的锡石、与成矿有关的岩体及围岩稀土元素地球化学分析,探讨了各成矿阶段锡石中稀土元素的组成模式、总量和特征值的变化规律及原因,成矿物质及稀土元素具多来源性,岩浆岩及围岩中稀土酚模显示其具有同成因特征。 相似文献
28.
龙岗地区陇川运动-华力西运动间造成整个古生代地层缺失,中上三叠统直接覆于下元古界哀牢山岩群、大红山岩群等基底岩系之上,本文称为“超级不整合”。华力西期-喜马拉雅期历次地壳事件在“超级不整合”接触带形成“矿质”的“浪淘砂”式、叠次‘堆积’作用,对该区金成矿有决定性作用,先后发现小水井与大龙潭两个典型金矿床。前者为“地下水热卤水溶滤中低温热液蚀变角砾岩微粒浸染型金矿床”,可类比为“卡林型”;后者为“原生沉积地下热水溶滤中低温热液蚀变砂砾岩微粒-粗粒型金矿床”,为该区首次发现的新类型。 相似文献
29.
镇康芦子园铅锌矿床特征及成因 总被引:7,自引:0,他引:7
芦子园铅锌矿产于镇康复背斜核部寒武系沙河厂组大理岩、板岩、片岩地层中,沿背斜轴部产生的断层及层间破碎带是主要的容矿构造,成矿物质来源于地层、酸性及基性岩浆热液,矿床成因为沉积-热液改造叠生型铅锌矿床。 相似文献
30.
水泄铜钴矿区地质条件较为复杂,控矿因素较多,通过分析认为主要受断层及岩性控制,地层初始富集,构造及区域变质作用提供通道及热源。水的循环、溶解作用形成热卤水成矿。 相似文献