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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.
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
4.
5.
DavorPavelic IgorVlahovic JosipHalamic 《《幕》》2004,27(3):214-215
The 22nd IAS Meeting of Sedimentology was held in the Convention Centre of the Grand Hotel Adriatic, in a small touristic town Opatija, located on the eastern Adriatic coast where Central Europe and the Mediterranean meet. It was the second IAS Meeting held in Croatia--the first one, 4th IAS Regional Meeting of Sedimentology, was held in Split in 1983. The Meeting in Opatija was organized by the Institute of Geology (Zagreb) and the Croatian Geological Society. The sponsor was Ministry of Science and Technology of the Reoublic of Croatia. 相似文献
6.
里散半岛位于非洲板块和阿拉伯板块交接处的死海盆地中。该盆地面积大,构造简单且有下沉运动,说明它是一拉张型盆地。由重力异常数据发现死海盆地可划分成沿南北延伸各约30km长的几个块体,里散半岛是其中最深的一个。中生代沉积厚度约6km,更新世沉积厚度为9km。死海盆地的拉张距离为20km,表明死海盆地的年龄约3.3Ma。里散半岛下部的前寒武纪结晶基底磁化率较高,这与区内延续的构造活动性有关。 相似文献
7.
利用钻孔测井资料并运用地层倾角测量信息分析法,给出了江汉盆地地应力最大水平主压应力方向为NE60~65° 相似文献
8.
9.
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
10.