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桂北苗儿山地区高岭印支期花岗岩及石英脉型钨成矿作用 总被引:1,自引:0,他引:1
高岭石英脉型钨矿床位于桂北苗儿山—越城岭岩体南部,根据花岗岩中含有斑晶与否,将其与矿关系密切的花岗岩分为两种:一种为中细粒似斑状二云母花岗岩,一种为中细粒二云母花岗岩;岩石地球化学表明,成矿花岗岩具有高硅、准铝—弱过铝、高分异S型特征。岩体稀土总量中等—偏低,富集轻稀土、Cs、Rb、Th、U、Pb元素,相对亏损重稀土、Ba、Sr和Ti元素;利用锆石LA-ICP-MS U-Pb原位定年方法,对两种花岗岩中的锆石进行了定年分析,获得侵位年龄分别为224.9±1.4、220.2±1.6Ma,该数据为印支期岩浆活动的产物。除此之外,本文首次对高岭石英脉型钨矿的白钨矿石进行了Sm-Nd同位素分析,获得了钨成矿年龄为212±20Ma,数据表明钨成矿作用也发生在印支期,这再一次证实了南岭西部的苗儿山与越城岭地区存在较广泛的印支期成岩与成矿作用。对钨矿石的镜下和电子探针背散射图像的详细研究表明,高岭钨矿经历了两个主要的成矿阶段:(1)黑钨矿—白钨矿—石英阶段,(2)白钨矿(黑钨矿)—硫化物—石英阶段。白钨矿εNd(t)=-8.88~-9.39,为负值,这与成矿母岩属S型花岗岩相吻合,它们都属于古老壳源物质重熔作用的产物,而形成白钨矿的物质,则来自于重熔型花岗岩岩浆高度分异演化形成的富含成矿元素的成矿流体。 相似文献
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利用气相色谱(GC)、气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)测定了西南印度洋中脊49.6°E热液区热液产物中的可溶有机质,结合生物标志物和单体同位素分析,对烃类有机质的组成、来源及成因意义进行了探讨。硫化物烟囱体以正构烷烃(3.437~3.962μg/g)为主要烃类,L/H1,C22以上烷烃具有轻微奇碳数优势(CPI=1.140~1.209),NAR接近0;生物标志物类型丰富(Sq、IS40、烷基环己烷),C31藿烷22S/(R+S)高达0.77,且缺少17β(H),21β(H)构型藿烷;低碳数饱和脂肪酸为主要脂肪酸类型,异构/反异构脂肪酸含量显著,缺少单不饱和脂肪酸。热液蚀变岩以异构烷烃(2.094μg/g)为主要烃类,正构烷烃以低碳数(L/H=1.33)、偶碳优势(CPI=0.377)为特征;脂肪酸以单不饱和脂肪酸为主。结果表明,海洋原生生物体是49.6°E热液区主要的烃类有机质输入源,热液流体温度及化学条件是控制热液喷口区原生生物群落分布及热液产物中烃类有机质组成的主要因素。生物标志物类型显示硫化物烟囱体中具有产甲烷古菌与硫酸盐还原菌共存的现象,反映出热液流体中富含H2,表明49.6°E热液区具有非生物合成烃类的可能。 相似文献
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塔里木盆地东北部中—上奥陶统沉积物源与构造背景相关性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于塔里木盆地库鲁克塔格露头区却尔却克山、元宝山和南雅尔当山中—上奥陶统宏观沉积特征分析,结合钻井、地震资料分析,对盆地东北部巨厚的中—上奥陶统碎屑岩沉积物源及其构造背景相关性进行了探讨。中—上奥陶统却尔却克组发育复理石建造,综合重矿物组合、矿物成熟度参数、砂岩主、微量元素、稀土元素和阴极发光等提供的物源信息,反映物源区主要为大陆岛弧和活动大陆边缘构造背景。却尔却克组沉积早期物源区主要来自北部古陆,主要为酸性花岗岩类和变质岩类,却尔却克组沉积中后期,除来自北部的物源外,还有来自东南部阿尔金造山带的火山碎屑物质的加入。中—上奥陶统沉积物源分析为塔里木盆地东北部地区中晚奥陶世构造隆升与沉积充填关系研究提供重要依据。 相似文献
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系统采集淮北卧龙湖煤矿岩浆蚀变煤层中岩浆岩、煤及顶底板岩石样品,测试分析了样品中汞、灰分、挥发分、水
分以及各形态硫的含量,探讨了岩浆蚀变煤层中汞的分布与赋存特征。结果表明:(1) 岩浆侵入导致煤中灰分升高,挥发
分降低,煤中硫主要以黄铁矿硫和有机硫存在;(2) 岩浆侵入导致煤中汞的富集,卧龙湖煤矿岩浆蚀变煤层中汞的平均含
量高达0.23×10-6,是华北石炭-二叠纪煤、中国煤以及美国煤中汞的平均含量的1.4 倍,1.2 倍和1.3 倍;(3) 煤中汞的含量
随离岩浆侵入体距离增大有逐渐降低的趋势,但在煤岩接触带附近,汞在岩浆侵入体上方和下方的煤中呈现不同的分布特
征;(4) 煤中的汞主要以无机结合态的形式存在,且大部分赋存在煤中的黄铁矿中,同时亦存在与有机硫结合的汞。岩浆
热液对煤层的侵入,导致煤质以及煤中汞的含量和赋存方式发生了显著变化。 相似文献
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融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。 相似文献
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