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1.
2.
平衡剖面的制作流程及其地质意义 总被引:9,自引:0,他引:9
平衡剖面技术是地质思维和计算机技术的结晶,使对断层构造的研究提高到定量阶段,其依据是在垂直构造走向的剖面上,地层长度和面积(2D)或体积(3D)是均衡的。在此原理基础上利用数学手段对盆地的构造发育史进行正演和反演模拟,直观地再现地下构造的原始几何形态,迅速提供地震剖面的构造解释方案,并对解释结果进行检验(不平衡的剖面其解释一般有问题),为深刻认识构造发育史、分析油气运移及聚集规律提供依据,提高了工作效率。其结果也为盆地模拟、油藏模拟、定量计算构造伸缩量等地质研究打下了坚实的基础[1]。 相似文献
3.
青藏高原隆升的非线性动态有限元仿真研究 总被引:7,自引:4,他引:3
根据青藏高原的地质特征建立分析模型,采用3维动态有限元方法,在计算仿真板块速度场的基础上,计算在青藏高原的隆升过程中该地区地壳岩石的等效应力和位移随时间的变化,计算仿真得到的速度场与1998年GPS观测的速度场吻合良好;与过去一贯的假设相反,计算结果反映出地壳应力场不是静态的,而是此起彼伏,不断变化的,应力值最大且变化最剧烈的地区在克什米尔地区、鄂尔多斯地区和鲜水河-小江断裂带,与地震多发区域吻合。 相似文献
4.
用双三次样条函数和GPS资料反演现今中国大陆构造形变场 总被引:38,自引:20,他引:18
将中国大陆现今构造变动视为一种连续的地壳变形,利用双三次样条函数模拟了近期GPS测定的大陆内部及周边地区412个测站速率,反演大陆地区自洽的构造变动速度场和应变率场.模拟结果显示:印度板块与欧亚板块的碰撞、挤压是构成中国大陆内部岩石层水平形变的主要驱动力.印度板块在东喜马拉雅构造结深深插入青藏高原,造成地壳大规模的缩短和抬升.青藏高原东南部的喜马拉雅带、拉萨和羌塘地块以及青藏高原东南边的川滇地区,内部构造活动强烈,其内部的构造变形包含地壳碎片的冲断、褶皱和侧向逃逸.大陆地壳(或岩石圈)的增厚,尤其是喜马拉雅山脉南北向的快速缩短和青藏高原东西向的缓慢拉张,大约吸收了印欧板块会聚量的85%,西藏中东地区东西向的拉张速率达到了(16±2.0)mm/a,且顺时针方向扭转明显.印度板块相对欧亚板块运动的欧拉极为(29.7°N, 19.3°E, 0.392°/Ma);华南地块相对于欧亚大陆向东(102°±7.4°)南的运动速率是(11±1.54)mm/a,华南块体相对欧亚板块运动的欧拉极为(62.25°N, 126.56°E, 0.141°/Ma);塔里木地块相对较稳定,其西部运动速度高于东部运动速度,作顺时针方向旋转.总体上讲,中国大陆运动方向为北偏东呈辐射状,从西部近南北方向的运动转向东部地区东南方向的运动,绕东喜马拉雅构造结有一顺时针方向的旋转.横穿喜马拉雅构造带及青藏内部的南北向压缩速率为(19±2.0)mm/a,横穿西天山构造带的南北向压缩平均速率为(13±1.5)mm/a,横穿东天山构造带的南北向压缩平均速率为(6.0±1.4)mm/a.阿尔金断裂带的左旋走滑速率为(6±1.2)mm/a. 相似文献
5.
地壳对海洋潮汐的响应 总被引:2,自引:2,他引:0
应用三维动态有限元方法研究了中国北部地区的地壳对邻近的渤海与黄海海平面变化的响应。虽然此应力场过于微弱不足以引发地震,但发现应力集中的位置及应力场变化较大的位置恰好与某些现代地震的震中一致。这一结果表明研究地壳对广泛分布的载荷的响应对研究区域地震构造是有帮助的。 相似文献
6.
昆仑山8.1级地震前中国大陆的构造应变背景 总被引:10,自引:4,他引:6
利用“网络工程”1998~2001年累积的1181个测站的GPS重复观测资料,采用双三次样条函数模型建立中国大陆水平运动模型速度场,用大地坐标在椭球面上计算各类应变场,详细分析了2001年昆仑山8.1级地震前中国大陆水平构造应变场空间分布特征。各类构造应变场的最高值都出现在喜马拉雅构造带与昆仑山地块内(地震断裂带南侧),鲜水河—安宁河断裂带次之。分析表明,昆仑山8.1级地震正好发生在张性面膨胀应变率的高值区,第一、第二和最大剪应变率高值区边缘的突变区和最大、最小主应变率的高值区。 相似文献
7.
8.
韩崇德 《地球科学与环境学报》1992,(4)
洛坝铅锌矿床位于黄诸关韧脆性变形带所波及的范围内,断裂、褶皱、劈理、节理等形态构造类型均很发育,经对小型构造的统计及应力场分析证明,矿区变形主要是在海西—印支期长期存在的南北向古应力场持续作用下形成的。 相似文献
9.
10.
WANGXie-kang HUANGEr CUIPeng 《中国地理科学(英文版)》2003,13(3):262-266
Debris flow is one of the most destructive phenomena of natural hazards. Recently, major natural haz-ard, claiming human lives and assets, is due to debris flow in the world. Several practical methods for forecasting de-bris flow have been proposed, however, the accuracy of these methods is not high enough for practical use because of the stochastic and non-linear characteristics of debris flow. Artificial neural network has proven to be feasible and use-fill in developing models for nonlinear systems. On the other hand, predicting the future behavior based on a time se-ries of collected historical data is also an important tool in many scientific applications. In this study we present a three-layer feed-forward neural network model to forecast surge of debris flow according to the time series data collect-ed in the Jiangjia Ravine, situated in north part of Yunnan Province of China. The simulation and prediction of debris flow using the proposed approach shows this model is feasible, however, further studies are needed. 相似文献