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81.
82.
地层古生物方面,在原鲁谷组灰岩和火山岩层位之下新发现一套以类复理石沉积为主的深水沉积物,特别是“冰水杂砾岩”;解体了测区南部前泥盆系“戈木日群”浅变质岩系,大部分厘定为二叠系;新发现一套出露较完整的三叠系地层剖面;南羌塘新建3个组级岩石地层单位。构造方面,“中央隆起带”是龙木错双湖构造带的一部分;测区双湖构造混杂岩带的南北边界均为大型韧性剪切带所分割;新发现上三叠统若拉岗日群岛弧相火山岩;测区南北向新构造调查取得重要进展。油气资源方面,新发现较大规模的沥青脉和几处稠油、油页岩显示点。 相似文献
83.
《沉积与特提斯地质》2005,(2)
地层古生物方面,在原鲁谷组灰岩和火山岩层位之下新发现一套以类复理石沉积为主的深水沉积物,特别是“冰水杂砾岩“;解体了测区南部前泥盆系“戈木日群“浅变质岩系,大部分厘定为二叠系;新发现一套出露较完整的三叠系地层剖面;南羌塘新建3个组级岩石地层单位.构造方面,“中央隆起带“是龙木错-双湖构造带的一部分;测区双湖构造混杂岩带的南北边界均为大型韧性剪切带所分割;新发现上三叠统若拉岗日群岛弧相火山岩;测区南北向新构造调查取得重要进展.油气资源方面,新发现较大规模的沥青脉和几处稠油、油页岩显示点. 相似文献
84.
《沉积与特提斯地质》2005,(2)
建立和完善了测区地层系统,将地层划为5个地层分区,并划分出35个正式、非正式地层单位;将洞嘎曲一带原划的嘎波组划分为曲龙共巴组及拉康组一、二段3个填图单元;确认宗卓组与下伏地层为角度不整合,甲不拉组与桑秀组、桑秀组与维美组、维美组与遮拉组之间均为平行不整合接触;确立了2个SB1界面和2个SB2界面;首次发现涅如组上部发育一套含砾中粗粒岩屑砂岩及灰绿色粉砂质板岩,并广泛发育冲刷面,并在该组中新采获四川方锥石和马鞍塘方锥石化石;朗杰学群中含大量基性火山岩,总体上为斜坡-盆地相,产大量薄壳型双壳,各岩组、岩性段间多呈断层接触;在章村岩组中新采获植物化石.在邛多江-卡拉-玉门复合断裂北侧的玉门一带朗杰学岩群与涅如组间新发现蛇绿混杂岩,基质中采获化石;发现拉多-白露一带朗县混杂岩由众多的构造岩片组成.在扎日区的夏格勒桥附近的南迦巴瓦岩群片麻岩和绕让肉切村岩群片岩中新的同位素年龄.查明区内含火山岩的地层有7个层位;查明了火山岩的形成的构造环境.在马扎拉一带发现了锑金矿. 相似文献
85.
通过分析已有IGS数据获取程序存在的不足,结合现行IGS数据特点和数据处理需求,利用Python语言threading、ftplib、jdcal和gnsscal模块,编写IGS数据多线程快速获取程序,实现了多源IGS数据及产品的快速准确获取以及历史数据完好性和完整性检核,根据不同GNSS解算软件的数据组织结构、数据源、电脑性能和操作系统,实现快速定制和移植。通过运行测试,验证了程序的运行效率。 相似文献
86.
87.
利用磁静日时序叠加方法和FFT频谱分析方法对红池坝地电场观测资料进行逐月处理,并与巫山建坪台地磁观测资料进行对比,分析红池坝地电场静日变化特征;计算红池坝台站磁暴期间产生的感应电场,与地电场观测数据对比,分析地电暴的特征。结果表明,静日随着月份的变化,相位发生变化,与巫山建坪地磁Sq变化一致;1月、2月、11月、12月的地电场日变幅明显小于其他月份;地电场显著周期成分与磁静日地磁场相同,并且通过周期成分的逐月对比分析得到,地电场与地磁D分量的不同周期成分的频谱值随时间的变化基本一致;某一方向的地电暴与该垂直方向的磁暴和该地区的电性结构有关;地电暴观测值与地磁感应电流计算值呈线性关系;地电暴变化与K值呈指数关系。 相似文献
88.
89.
羌塘盆地晚三叠世裂谷盆地演化——来自同裂谷期那底岗日组的证据 总被引:1,自引:1,他引:0
《东北石油大学学报》2018,(2)
在羌塘盆地剖面地质调查基础上,综合区域最新的油气调查及地质进展,采用LA-ICP-MS测试方法,提供锆石U-Pb测年,分析羌塘盆地晚三叠世同裂谷期那底岗日组岩性组合、分布特征、喷发—沉积时限、与下伏地层接触关系及裂陷机制。结果表明:那底岗日组分为两个岩相组合类型,一类是陆上喷发系列,以基性熔岩—酸性熔岩—火山碎屑岩为主;另一类是水下沉积系列,为沉火山角砾岩—沉凝灰岩—凝灰质砂岩—粉砂岩—泥岩等,具有典型的双峰式组合特征,与其中玄武岩地球化学特征显示的、与裂陷相关的构造背景一致。那底岗日组的分布受上三叠统顶部的裂陷基底控制,与之具有良好的匹配关系;样品年龄分别为(210.5±2.1)Ma和(214.9±1.8)Ma,属于晚三叠世诺利期;那底岗日组沉积超覆于下伏地层之上。羌塘盆地在晚三叠世之前完成南北羌塘、羌塘与北部大陆的拼合,在晚三叠世诺利期—瑞替期结束前陆盆地沉积,伴随南部班公湖—怒江洋再一次打开,开启新一轮裂谷盆地演化,形成同裂谷期那底岗日组火山—沉积序列。 相似文献
90.
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献