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在黑龙江省东安岩金矿勘探中,采用常规中梯、不同极距偶极、复合对称四极等电阻率剖面测量等物探方法,确定含金硅化蚀变带产状,指导钻探施工,降低勘探费用,缩短勘探周期. 相似文献
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新疆北部幔源岩浆矿床的类型、时空分布及成矿谱系 总被引:5,自引:1,他引:5
新疆北部与幔源岩浆有关的矿床种类齐全,成矿环境复杂,时代和类型繁多,在中国乃至世界颇具特色。主要矿床类型包括铬铁矿矿床、钒钛磁铁矿矿床、铜镍硫化物矿床、铂族元素(PGE)矿床、铜镍-钒钛铁复合型矿床、含钴磁铁矿矿床、玄武岩自然铜矿床、热液型钴-多金属矿床,以及非金属矿床等。按照含矿地质体的类型,可分为6种类型:蛇绿岩型、层状杂岩型、小侵入体型、阿拉斯加型、浅成岩型和喷出岩型。这些幔源岩浆矿床可划分为3个成岩成矿系列:铜镍系列、钛铁系列和铬铁系列。钛铁系列以碱性层状岩体型钒钛磁铁矿、铁磷矿为代表,岩石具有明显的富Fe特征,属于碱性富铁质的高钛玄武岩系列;铜镍系列以小侵入体型铜镍矿、阿拉斯加型铜镍-PGE矿为代表,岩石属于铁质的拉斑玄武岩-钙碱性系列;铬铁系列主要为蛇绿岩型铬铁矿,岩石具富Mg贫Fe特征,属于镁质系列。3个系列的岩浆都具有亏损地幔源特征,可能都与地幔柱活动有关;岩浆源区富含相应的成矿元素,是形成3个系列矿床相应成矿地质体的主要条件。3个系列矿床的成矿机制可分为深部熔离/岩浆分异、就地分凝、矿浆贯入、岩浆热液等过程。根据各系列矿床之间存在的紧密联系,建立了与幔源岩浆作用有关的3个系列矿床综合模式: 亏损地幔部分熔融产生的幔源岩浆在上升过程中发生熔离/分异,分离为3个系列,由于外部物质加入在地壳深部发生分异和熔离,在不同深度富集形成铬铁矿、钒钛磁铁矿和铜镍硫化物矿床,临近地表时流体富集和分离成含矿流体,分别形成浅成岩型磁铁矿和喷出岩型自然铜矿。新疆北部各类幔源岩浆矿床从早到晚主要产于3期构造阶段/构造类型: 大陆裂解期、板块俯冲期、碰撞/后碰撞造山期(又分3个阶段: 碰撞后伸展阶段、幔柱叠加造山阶段、后碰撞结束阶段)。 相似文献
4.
西藏曲水县达布斑岩铜(钼)矿床成岩成矿年代学研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文采用锆石LA-ICP-MS微区U-Pb测年技术,对冈底斯成矿带东段曲水县达布斑岩Cu(Mo)矿床北部达布矿区含矿斑岩体、南部显角囊含矿花岗闪长斑岩岩体进行了年代学研究,通过对3件岩体样品中单颗粒锆石的分析,达布主矿体花岗闪长斑岩样品206Pb/238U年龄加权平均值为16.5±0.05Ma(n=15,MSWD=3),达布主含矿体二长花岗斑岩样品年龄为16.1±0.13Ma(n=15,MSWD=1.03),南部显角囊矿体花岗闪长斑岩年龄为16.2±0.04Ma(n=13,MSWD=0.0064)。对达布矿床斑岩Cu(Mo)矿床主矿体中4件辉钼矿样品,显角囊矿体中6件辉钼矿样品,分别进行了Re-Os同位素测试,等时线年龄分别为14.6±0.50Ma(MSWD=0.35,主矿体)、14.8±0.23Ma(MSWD=1.3,显角囊)。结合前人研究以及本次测年结果认为:1)达布斑岩铜(钼)矿床岩体侵位的年龄应限定在16Ma左右,成矿时代为14Ma左右,成矿时间差小于0.86Ma,与区域上"成矿瞬时发生"的成矿规律是一致的;2)矿床产出于印度-亚洲大陆板块后碰撞伸展环境。 相似文献
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南阳市"12121"气象信息自动答询系统自2000年开通以来,经过多次升级改版,以丰富的气象节目,方便、快捷和温馨的服务手段,获得了社会公众与千家万户的信赖,已经成为气象部门为公众气象服务和科技服务的重要手段和窗口之一.用户只需拨通"12121"后,即可听到本市(县)最新的天气预报,根据提示音用户还可按相应键来选择收听其他丰富多彩的节目.它有别于电视台、广播电台和报刊等传统媒体,最大优点就是具有实时性,预报内容不受时间或篇幅的限制,可以根据天气的变化及时更新预报内容,让用户随时收听到最新的天气信息. 相似文献
6.
广州SARS流行过程的空间模式与分异特征 总被引:3,自引:2,他引:1
根据广州市SARS感染者的家庭住址信息进行空间化处理,得到了不同SARS感染人群在空间上的分布,并用数据模型定量表达了广州市SARS疫区的传播中心及其置信范围,结合SARS接收医院中心点的分布及其变化规律,对不同感染人群传播中心的异质性及其变化规律进行了分析,结果表明:随着疫情的发展,广州市SARS传播中心具有明显的向SARS接收医院中心点接近的趋势,且变化规律与SARS接收医院中心点的迁移规律大致相同,医院传播对广州市SARS传播过程有重要影响,且经历了由强到弱再到强的变化过程。本文研究有助于更好地了解SARS及其他新型传染病在都市区的空间传播扩散过程,并为公共卫生应急预案提供科学依据。 相似文献
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【目的】为更准确预测船舶轨迹,基于RNN、Bi-LSTM和注意力机制,研究一种结合特征注意力机制的RNN-Bi-LSTM的船舶轨迹预测模型。【方法】基于AIS数据构建基于循环神经网络(RNN)与双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的混合神经网络模型,并在混合模型中加入特征注意力机制对数据特征进行权重分配,提升模型对船舶轨迹预测精度。【结果】使用实际运行的船舶AIS数据,对模型的有效性和实用性进行验证,测试集均方误差为2.751×10-5、均方根误差为5.245×10-3,在连续弯道预测中的均方误差为4.359×10-6、均方根误差为2.088×10-3。【结论】结合特征注意力机制的RNN-Bi-LSTM相较于传统的预测神经网络,船舶轨迹预测精度更高,尤其在弯道预测中也表现出较好的符合度。 相似文献
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