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31.
松诺铜矿区位于香格里拉格咱斑岩铜矿带红山-普朗铜多金属成矿亚带中段,矿区剥蚀程度较低,具有寻找斑岩型铜矿的潜力。本次蚀变矿物填图工作采用近红外光谱矿物分析技术,识别出绿泥石、绿帘石、高岭石、云母类、蒙脱石类及伊利石等6类主要蚀变矿物,蚀变类型为青磐岩化、绢英岩化;结合物探、化探异常分布,圈定3处找矿靶区,经对KHT2、KHT3钻孔验证,深部均圈定多层铜矿化体。结果表明,近红外光谱矿物分析技术在斑岩型铜多金属矿床勘查评价中可以较好地划分热液矿化蚀变带,进一步明确斑岩型矿化-蚀变中心,为探矿工程部署提供依据。 相似文献
32.
戈壁荒漠覆盖区地质填图是新时期地质调查工作的重点内容之一.覆盖区地质填图的基本目标包括两个方面,一是揭示覆盖层下伏基岩面地质结构,即填绘基岩面地质图;二是揭示覆盖层地质结构,包括地表覆盖层地质结构和覆盖层的三维地质结构.综合利用地球物理方法可以获得覆盖区地下地质结构、岩石属性、沉积物分布与层状结构等信息.而经济有效地选择和组合实施地球物理方法是完成覆盖区地质填图目标任务的重要保障.基于近年在新疆东天山地区开展的覆盖区地质填图工作,提出了针对多覆盖层结构背景下地质填图的综合地球物理方法组合的技术策略.综合地球物理方法以及新技术在巴里坤盆地和哈密盆地的应用展示了其效果,并为在戈壁荒漠覆盖区地质调查过程中如何开展地球物理工作提供了示范和借鉴. 相似文献
33.
内蒙古巴彦哈拉幅(K48E021017) 1∶50 000 地质图是在充分收集、综合分析已有地质资料基础上,依据《1∶ 50 000区域地质调查技术要求》(DD 2019—01)和行业统一标准及要求,应用数字填图技术,通过路线地质调查、实测剖面和大比例尺填图等多种手段相结合的方法完成的。在野外地质数据采集过程中,通过自查、互查及项目组抽查等方式对数据质量进行了监督,确保原始数据真实可靠。在填图数据采集完成的基础上,以中国地质调查局《数字地质图数据库标准》(DD 2006—06)为标准,建立了巴彦哈拉幅(K48E021017) 1∶50 000 地质图数据库,详细表达了不同地质体的基本属性。本地质图数据库为MapGIS 格式,包括12个正式填图单位、6期岩浆岩事件、8期构造变形事件以及9个样品的锆石U–Pb年龄数据,数据量为210 MB。图幅采用造山带填图新理论和新方法,在图面表达中突出了多期构造形迹及其产状要素,全面反映了填图区自古元古代以来的多期构造变形样式及时代。同时开展了复杂构造区地质填图方法指南的编写,为系统构建构造地质填图新方法提供重要依据。该图幅为构造试点填图图幅,在2018年度全国区域地质调查图幅展评中荣获“特优图幅”奖。 相似文献
34.
黑龙江省黑河市340高地金矿点大地构造上位于兴安地块东北缘,多宝山Cu-Au-Mo-W-Fe成矿亚带内,其地貌为浅覆盖区,找矿较为困难。本文采用浅钻技术取样,对研究区进行基岩填图,圈定出以硅化为中心、青磐岩化为外围的蚀变矿化带。对基岩样品进行岩石地球化学分析,通过主成分分析,确定有6个主成分特征值大于1,其中第二主成分与金元素关系密切,是研究区有效的找矿标志。高精度磁测结果显示区内构造以NNW向为主,且其线性低值异常或与蚀变引起的退磁有关。对区内的地物化异常进行工程查证,发现金矿点1处,圈定预测靶区1处。 相似文献
35.
甘肃北山地区岩浆岩及变质岩出露广泛,植被稀少,地势平缓,是无人机遥感开展地质填图试验的理想目标区。为解决传统地质填图方法受地形、环境限制和投入高及工作周期长等问题,选取北山长流水地区20 km2化探重点工作区为目标区,利用大疆精灵4专业版无人机采集图像,并采用Photoscan软件合成高分辨率正射影像以及三维模型,建立解译标志,对目标区域进行地质解译,获得比前人1:1万地质图更加精细的地质图。该方法较传统填图方法能够解译出地质体形态、岩脉产状、微小断裂等更详细的地质内容,并能提供划分岩脉期次的证据。 相似文献
36.
高光谱遥感以其超高的光谱维数据优势,使对地物的精细识别和区分能力较传统多光谱遥感数据有质的提升。以HyM ap高光谱数据和高分五号高光谱数据为数据源,选择中国西部基岩区区域开展了高光谱遥感岩性-构造解译工作。通过图像增强处理后,对研究区地层单元、岩体/脉、构造等进行了遥感地质解译。对比已有的地质调查结果,发现高光谱遥感数据相较多光谱/高分数据对岩性-构造信息的展布情况显示得更加清晰和直观,同时其对不同岩性段、不同岩相带,以及细小构造等区分能力突出,表现出明显的技术优势。研究认为,高光谱遥感可为基岩区区域地质填图提供更加客观、真实的地质体、构造展布情况,能提高地质调查填图的效率和质量。 相似文献
37.
通过野外地质调查与机器学习方法的有机融合,提出了一种基于梯度提升决策树算法的岩性单元填图方法。研究以多龙矿集区为模型试验区,选择1∶5万勘查地球化学数据为基础预测数据,以1∶5万区域地质图为参考,进行基于梯度提升决策树算法的岩性预测填图模型试验。首先选择研究区内小范围空白区开展野外填图,建立原始数据集并初步构建岩性单元与预测数据对应关系;其次利用机器学习方法对预测数据进行多分类任务,进而开展目标填图区预测填图工作;最后通过概率选区选定概率较低目标区,开展进一步的小范围野外地质调查填图,对原始数据和知识库进行补充,迭代循环以上流程,直至预测填图达到要求。试验显示,随着迭代次数的增加,模型精度不断提高,并在7次迭代后模型准确率达到87%。该方法强调在实际应用中野外地质调查与基于机器学习预测填图的深度融合,以及野外实地工作在整个流程中的重要性和不可或缺性;同时能够充分挖掘已有数据资料的有用信息,用于辅助修正已有岩性填图内容,或根据已勘探区资料对邻近的未勘探区进行岩性分类,有效减少野外填图工作量,是对岩性填图方法、地质单元定量预测识别的有益探索,为区域地质填图工作提供了新的参考思路和辅助手段。 相似文献
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