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本文基于广西北流5.2级地震震源区震后约30天的短周期密集台阵连续观测资料,利用机器学习方法,对震后余震进行了识别,确定了可靠性较高的441个余震事件,约为同时期固定地震台网目录中余震数量的34倍.进而利用事件波形中P、S波到时信息,对299个余震事件进行了精定位,对信噪比较高的65个地震事件进行了震源机制解反演.根据余震空间分布及震源机制解特征,对该区域中强地震发震构造进行了探讨.结果表明:北流地震的余震主要集中在主震北西约1~3 km的范围内,且大部分余震震源机制解接近于前震;主震的孕震断裂为石窝断层,其走向NWW-SEE,倾角近70°;该区域还存在一条走向NEE-SWW倾角近乎直立的断裂,可能是前震的孕震断层;主震受前震的触发而产生,而后续两条断裂同时处于活动状态,产生了不同震源机制解的余震.此外,在蕉林断裂北端及石窝断裂南端同样拾取到了大量余震事件,这些事件的震源机制解多为逆冲型与走滑型,一致性较差,表明北流地震可能对这两个区域的地震活动起了一个触发作用,但具体触发机制较为复杂.
相似文献内蒙古浩布高铅锌矿床位于大兴安岭南段黄岗-甘珠尔庙成矿带, 该带是我国北方重要的铅锌多金属成矿带之一。目前, 浩布高矿床闪锌矿微量元素赋存机制尚不清晰, 矿床成因类型亦存在一定的争议。本研究采用激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)原位微量元素分析手段, 结合机器学习方法, 对浩布高闪锌矿微量元素组成特征、赋存机制以及矿床成因类型进行了探讨。LA-ICP-MS分析结果表明, 浩布高矿床中闪锌矿以富集Fe、Mn、Co、Cu、Se、Ag、Cd、In、Sn等元素, 贫Ni、Ga、Ge、As、Mo、Sb、Au、Tl、Pb、Bi等元素为特征。其中, Fe、Mn、In等元素主要以类质同象的方式替代Zn赋存于闪锌矿中, Cu、Ag、Sn等元素含量变化范围较大, 可能部分以微粒包裹体的形式存在。In与Cu含量具有一定的正相关, 推测In在闪锌矿中富集机理可能为Cu++In3+↔2Zn2+。Cd与Fe含量呈一定的正相关性, 而与Zn含量呈负相关性, 这可能暗示在闪锌矿中Cd主要以类质同象的方式置换Zn元素而非Fe元素。通过穷举闪锌矿微量元素图解发现, 即使得分最高的Co/Ag-Mn图解依然存在较大范围的重叠区域, 因此不能简单地用闪锌矿微量元素二元图解来判别矿床类型。通过测试四种机器学习中经典的不同核函数的支持向量机算法, 最终得出准确率为91.5%的高斯内核支持向量机闪锌矿成矿类型分类器, 可以用于多种矿床类型闪锌矿的研究。浩布高矿床中闪锌矿微量元素组成明显不同于密西西比河谷型(MVT)、沉积喷流型(SEDEX)、火山块状硫化物型(VMS)和浅成低温热液型铅锌矿床, 而与矽卡岩型接近。综合已有矿物学、年代学以及本研究获得的闪锌矿地球化学证据表明, 浩布高应是一个典型的矽卡岩型铅锌矿床。
相似文献基于GEOROC数据库全球闪长岩中角闪石的矿物化学成分,利用机器学习中支持向量机分类器,本文对汇聚边缘(CM)和板内裂谷(IV)两种环境中的闪长质岩浆岩进行了角闪石成分对比研究。结果显示:角闪石的化学成分能够区分上述两种构造环境,并依此建立区分不同构造背景的模型。该分类模型建立在超过1 700条来自两种构造背景下的闪长岩中的角闪石数据的训练与测试优化基础上,且分类精确度达到87%。总体而言,通过角闪石的矿物化学成分再计算获得的离子数(如MgC、MnC、AlⅣ、Fe3+等)以及相应的温度、压力与氧逸度是区分CM与IV两类构造背景的主要指标。将相应的分类模型应用于扬子西北缘旺苍米仓山地区形成于~760 Ma的闪长岩与辉长闪长岩中的角闪石,分类结果显示其来自板内裂谷环境。结合前人研究及角闪石主、微量元素地球化学特征,本文认为该区的闪长岩与辉长闪长岩可能形成于板内伸展裂谷环境。
相似文献利用密集台阵对水力压裂微地震进行监测将有助于优化储层压裂、揭示断层活化.为满足密集台阵海量采集数据的处理需求, 本文建立了一种综合运用多种机器学习方法和台阵相关性的、无需人工干预的自动处理流程, 从而能够快速得到高质量的密集台阵震相到时目录.该综合策略包括: (1)利用迁移学习在连续波形中快速检测地震事件; (2)利用U型神经网络PhaseNet自动拾取P波、S波震相; (3)利用三重线性剔除法, 结合密集台阵到时相关性剔除异常到时数据和地震事件; (4)利用K-means和SVM两类机器学习算法, 进一步区分发震时刻接近的多个地震事件, 减小事件漏拾率.通过将该流程应用于四川盆地长宁—昭通页岩气开发区微地震监测数据, 并将自动处理结果与人工拾取结果进行比对发现, 二者在震级测定、定位以及走时成像结果等方面具有很好的一致性, 表明本文处理流程结果精度可达到手动处理精度.本文结果为密集台阵地震监测数据的高效、高精度处理提供了新思路.
相似文献基于数据驱动机器学习的智能地球物理测井有望显著提高测井资料处理与解释的效率, 具有广阔的应用前景.但是, 数据驱动的测井反演如储层参数预测面临小样本、少标签和可解释性差等困难.通常, 人工解释实测数据集是测井机器学习标签的主要来源.由于井下油气储层复杂多样, 测井反演具有多解性,且地层具有非均质性, 实测数据集构建的标签体系不仅量少, 可靠性也存疑.本文提出基于地质领域知识和岩石物理机理模型, 通过正演模拟构建测井反问题机器学习数据集的方法.从地质约束出发, 综合考虑井眼环境、测井仪器、地层模型及流体分布等影响, 由测井领域知识正演生成测井数据以弥补实测数据集的不足, 以此实现机理模型与数据驱动的融合.数值实验结果表明, 正演生成的测井数据集有效扩充了样本和标签数量, 其参与储层参数预测及储层划分深度神经网络训练, 对发展数据驱动及数据与机理混合驱动的方法、提升测井储层评价参数预测模型效果, 成效显著.
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