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文中总结了中生代侵入岩系的成矿作用特征;得出了该岩系为强分异型钙碱性岩石系列,成岩温度和氧逸度较高,具有亲硫型元素富集成矿潜势的认识。从小西南岔铜金矿床成矿作用,分析其与中生代侵入岩系的成因联系,并研究了成矿作用的物理化学过程。 相似文献
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内蒙古苏莫查干敖包特大型萤石矿床地质特征及成因 总被引:12,自引:0,他引:12
苏莫查干敖包矿床是迄今为正在全球范围内找到的最大规模单一萤石矿床.萤石矿体大多呈层状、似层状和透镜状沿下二叠统碳泥质板岩(夹灰岩透镜体)与流纹质火山岩接触带分布,并且与中生代花岗岩类侵入岩体具有密切的空间分布关系.流纹质火山岩和花岗岩的锆石SHRIMP U-Pb年龄值分别为(276±10)Ma和(138±4)Ma,它们分别是海西晚期和燕山中期酸性岩浆活动的产物.萤石矿体主要由4种类型矿石所构成,即石英-萤石型、石英-硫化物-萤石型、萤石-石英型和方解石-石英-萤石型.矿物组分有萤石、石英(蛋白石、玉髓)、方解石、绢云母和绿泥石,个别样品中有磁铁矿、黄铁矿、磁黄铁矿、黄铜矿、闪锌矿、毒砂和锡石.围岩蚀变自矿体中心向外分别为绢云母化、硅化、碳酸盐化和高岭石化.钕、锶和铅同位素分析结果表明,萤石矿床是多期次和多阶段岩浆热液活动的产物,成矿作用分别发生在海西晚期和燕山中期,并以后者为主.海西晚期富碱质酸性岩浆喷发活动为层纹状和条带状矿体以及矿源层的形成创造了有利条件.相比之下,燕山中期花岗质岩浆侵入活动不仅为细晶质、伟晶质和角砾状矿体的形成提供了物质、动力和热力来源,而且是成矿流体对流循环的"发动机".苏莫查干敖包矿床属于与花岗岩类深成侵入岩体有关的热液型萤石矿床,成岩(矿)物质来自壳、幔混合源,其中壳源组分占有绝对优势. 相似文献
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南海西部海域构造复杂,主要发育有北东—北东东向、北西向和近南北向3组深大断裂。其中,北西向断裂与板块汇聚、碰撞有关,多具走滑性质;北东—北东东向断裂具有与中国东部裂谷盆地相似的发育特点,呈张扭性质;近南北向断裂可能是南海在扩张活动期间于洋、陆壳过渡部位形成的走滑调节断裂,是洋盆扩张的西部边界。新生代里,南海经历了4次成盆事件与3期扩张活动,盆地经历了古新世—中始新世陆缘断陷、渐新世—早中新世扩展与中中新世以来的热沉降3个演化阶段。陆缘断陷阶段的充填系列主要是北东—北东东向与北西向的河流—冲积扇、湖泊沼泽等陆相沉积及火山岩等;盆地扩展阶段表现为中-小型断陷、断-坳陷逐渐复合与联合为大-中型坳陷,古地理格局逐渐由河流与湖沼陆相环境演变为滨海至浅海相的沉积环境;热沉降阶段的成盆活动逐渐减弱以至停止,地层表现超覆,盆地出现联合迹象。结合以往勘探与油气资源调查成果分析,认为南海西部海域陆架陆坡区发育的大-中型沉积盆地石油地质条件良好,蕴藏着丰富的油气资源,勘探潜力巨大。 相似文献
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鉴江河口底泥盐度释放规律研究 总被引:2,自引:0,他引:2
底泥盐度释放是河口水资源利用的主要限制因子。本文以鉴江为例,基于野外实测与室内实验,系统分析了鉴江河口底泥盐度及水体氯离子的分布特征;通过振荡、换水及静态等实验。定量研究了河口底泥盐度释放规律。结果表明:(1)潮泛河口底泥盐度主要受上溯潮水的影响。有较为明显的梯度性;(2)底泥盐度释放量在初期较大,随着换水周期的累加,则逐步降低;在同一换水周期。底泥盐度释放强度与其本底盐度浓度成正指数关系;(3)静态释放时间越长,上覆水盐度越大。静置30d。三组样品上覆水的浓度分别达2626mg·L-1、932mg·L-1、533mg·L-1。远远超过用水水质的要求。 相似文献
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滇西北小中甸盆地是上新世末期以来在青藏高原强烈隆起过程中形成的NNW向第四纪断陷湖盆地,从深切的小中甸河谷剖面可见盆地上部发育中晚更新世湖相粘土.规划建设中的滇藏铁路将从小中甸盆地穿过.野外调查发现小中甸湖相粘土厚数十米以上,粘土细腻、层理发育.室内试验表明:小中甸湖相粘土是一种高分散性、高含水量、高塑性和高孔隙性的结构性粘土,其力学性质指标表现为高粘聚性、以中低膨胀性为主.工程开挖卸荷、浅表层土体暴露在干湿交替环境中,土体收缩强度衰减,由此产生土体差异变形和粘土边坡滑塌破坏. 相似文献
20.
基于AGA的SVM需水预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度. 相似文献