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安徽宣城茶亭矿床位于长江中下游成矿带东南缘的南陵-宣城盆地内,是近年来该盆地内新发现的大型斑岩型Cu-Au矿床。石英闪长玢岩是茶亭矿床主要的赋矿岩石,文章从石英闪长玢岩的造岩矿物黑云母入手,利用EMPA及LA-ICP-MS等原位微区分析方法,对黑云母进行了详细的矿物化学分析,旨在查明赋矿石英闪长玢岩形成的物理化学条件,并探讨其成岩成矿意义。分析结果表明:茶亭赋矿石英闪长玢岩中黑云母具有高w(TiO_2)、低w(Al_2O_3)的特征,整体富Mg、贫Fe。黑云母温压计算结果表明,在不同深度上,石英闪长玢岩具有相似的结晶温度及压力,其结晶温度为746~773℃,压力为44~85 MPa,对应深度为1.7~3.3 km,平均为2.47 km,显示石英闪长玢岩侵位深度相对较浅。黑云母中高的氧化系数(0.613~0.864)、高Mg#(0.557~0.864),以及w(MgO)介于14.73%~15.86%,均显示石英闪长玢岩为壳幔混源,并且以幔源为主。黑云母成分显示石英闪长玢岩形成于较高氧逸度条件下。浅部岩体具有较高的X_(Mg)值,表明浅部岩体氧逸度较高,可能指示随着岩浆的不断演化,残余岩浆的氧逸度不断降低。同时,石英闪长玢岩黑云母相对一般斑岩型铜矿具有较高的w(Cu),并且高Cl、低F。这些特征均有利于茶亭Cu-Au矿床的形成。 相似文献
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岩石图像识别是以深度学习为代表的感知智能在地质领域的典型应用场景。已有研究显示网络结构简单的深度卷积神经网络能够在岩石图像上取得比复杂网络结构高的分类准确率。这与ImageNet数据集上网络结构越深越好的趋势相悖。如何解释这一现象?深成侵入岩为显晶质,自形—半自形粒状结构,块状构造,其分类的依据是其矿物成分及相对含量。大别山地区岩浆活动广泛,中生代深成侵入岩广泛出露。岩石类型包括超镁铁质岩类、辉长岩类、闪长岩类、正长岩类、二长岩类和花岗岩类,基本覆盖IUGS推荐的深成侵入岩分类方案中的岩石类型。选取大别山地区中生代深成岩图像开展不同网络结构预训练模型迁移学习对比试验,能够专注于深度学习对矿物成分特征的学习解释,降低构造因素的影响。借助局部可理解的模型解释技术和特征图可视化技术,分别从全连接层分类决策区域可视化和卷积隐层可视化两方面对深度学习模型开展可解释性研究。结果表明简单网络结构的卷积神经网络能够提取不同矿物所表现出的颜色特征以及不同矿物组合所表现出的纹理特征。AlexNet模型的削减试验进一步证明:对于岩石图像深度学习,网络结构并不总是越深越好。 相似文献
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大别山地区沙坪沟斑岩型钼矿床蚀变及矿化特征研究 总被引:2,自引:0,他引:2
沙坪沟钼矿床是大别山地区新近发现的、世界第二大的斑岩型钼矿床。本文在前期以及前人的工作基础上,通过详细的野外地质观察和系统的岩相学、矿相学以及探针测试分析工作,详细研究了沙坪沟钼矿床的蚀变与矿化特征。结果表明,沙坪沟钼矿床的围岩蚀变类型主要有钾硅酸盐化、青磐岩化和绢英岩化,绢英岩化又可细分为以石英为主和以绢云母为主。矿床中产出16种脉体类型,根据矿床的脉体类型划分了4个成矿阶段:(1)石英-钾长石阶段;(2)石英-硫化物阶段;(3)石英-绢云母阶段;(4)石英-萤石-石膏阶段。蚀变及矿化特征显示,沙坪沟钼矿床的钼矿化开始于石英-钾长石阶段晚期,结束于石英-绢云母阶段早期,石英-硫化物阶段是辉钼矿主要的形成阶段。沙坪沟钼矿床经历了多期次脉动式成矿流体的蚀变与矿化过程,在不同蚀变-矿化阶段中,成矿流体的物化条件和组分的变化是控制各阶段蚀变类型和脉体中矿物组合的主要因素。产于以伸展为主的板内环境的沙坪沟钼矿床与其他构造环境下的斑岩钼矿床在与成矿关系密切的岩石、蚀变分带等方面相似,但由于围岩性质的差异,矿体赋存位置及产状不同;而在矿物种类、矿化产出位置及产状、与矿化关系最为紧密的蚀变类型等方面存在差异。斑岩型钼矿床的构造背景可能控制了其岩浆的形成、演化以及含矿性,而岩浆岩最终定位的深度、围岩等条件也是控制蚀变和矿化特征的重要因素。 相似文献
8.
西准噶尔萨吾尔地区主要矿床类型及成矿规律 总被引:3,自引:2,他引:1
本文基于萨吾尔地区目前发育的主要矿床(点)吐尔库班套铜镍矿点、阔尔真阔腊金铜矿床、布尔克斯岱金矿床、罕哲尕能铜矿床、塔斯特金矿床、黑山头金矿点、那林卡拉铜钼矿点等的研究,分析了区域矿化类型及成矿规律。认为萨吾尔地区矿床成因类型可分为三类,岩浆Cu-Ni硫化物矿床、斑岩型-浅成低温热液型Au-Cu-Mo矿床、与中酸性侵入岩有关的构造蚀变岩型Au矿床。矿化以Au、Cu矿化为主,Cu-Ni、Mo矿化次之。成矿时代分布在中泥盆世、早石炭世、晚石炭世,集中于早石炭世(354~336Ma)。空间上,岩浆Cu-Ni硫化物矿床分布于萨吾尔北部科克森套地区,斑岩型-浅成低温热液型Au-Cu-Mo矿床、与中酸性侵入岩有关的构造蚀变岩型Au矿床主要分布于萨吾尔山南部。成矿构造背景分别对应于区域中泥盆世岛弧环境、早石炭世岛弧环境、晚石炭世碰撞造山后环境。区域成矿规律显示了进一步的找矿潜力:萨吾尔北部科克森套地区发育的镁铁-超镁铁岩体的岩浆Cu-Ni硫化物矿床的找矿潜力;阔尔真阔腊-布尔克斯岱地区斑岩型-浅成低温热液型金铜矿床的找矿潜力;区域晚石炭世-早二叠世斑岩型Cu-Mo矿床的找矿潜力;萨吾尔断裂及其次级断裂控制范围内的Au-Cu找矿潜力。 相似文献
9.
遗传算法优化支持向量机矿产预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对矿产预测中已知矿点的样本数目较少的问题,该文提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机矿产预测方法。采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和径向基核函数参数,避免了参数选择不当对支持向量机预测结果的影响,从而提高矿产预测的精度。以空间建模工具ArcSDM中的卡林型金矿床数据为例进行实验。结果表明,支持向量机模型的预测准确率为89.3%,查准率为70.2%;而证据权方法的预测准确率为79.4%,查准率为50%,均小于支持向量机预测结果,说明遗传算法优化的支持向量机是一种有效的矿产预测方法。 相似文献
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