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青藏高原东南缘地下深部结构的研究对了解青藏高原的变形机制和动力学过程具有重要意义.本文利用四川、云南固定台站记录到的远震波形资料,首先采用接收函数H-k叠加方法获得青藏高原东南缘台站下方的地壳厚度和波速比.进而利用接收函数一次转换波和多次波幅度信息确定了青藏高原东南缘Moho面上的S波速度和密度跃变.研究结果表明:研究区由南到北地壳厚度逐渐增加,从永德、沧源、孟连地区的33 km左右增至巴塘地区的69.7 km左右,厚度变化了近乎37 km.四川盆地和松潘甘孜块体南部的姑咱地区具有高泊松比、速度密度跃变较小特征,表明这两个地区含有较多铁镁物质.腾冲地区、龙门山西侧的汶川地区、四川盆地西南缘的沐川地区以及则木河断裂的石门坎至东川地区同属于高泊松比、速度密度跃变较大,显示这些地区壳内存在部分熔融. 相似文献
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目前存在有多种地幔热导率模型,不同模型在数值和随温压变化的特征上有明显的差异.为探究不同热导率模型对动力学数值模拟结果的影响,本文对不同模型下的岩石圈张裂过程进行模拟研究,探讨地幔热导率对岩石圈热传输、变形和熔融过程的影响及其作用机理.结果显示,不同热导率模型下,岩石圈的变形和熔融特征表现出明显差异.高热导率模型下,岩石圈破裂较晚,形成陆缘较为宽阔,地壳熔融强烈而地幔熔融较弱;低热导率模型下,岩石圈破裂较早,形成陆缘较为狭窄,地幔熔融强烈而地壳熔融较弱.这种差异源于不同地幔热导率下岩石圈和地幔热状态的变化及相应力学性质的改变.高热导率下,热传导的增温效应显著,岩石圈呈现较热的状态,其强度整体较低,壳幔耦合减弱;而低热导率下,热对流的增温效应显著,岩石圈呈较冷的状态,其强度整体较高,壳幔耦合增强.基于模拟结果,本文认为地幔热导率的选取对动力学模拟的结果有着较为显著的影响,相对于随温压的变化,热导率数值的差异对动力学数值模拟的结果影响更大,尤其是对于地幔熔融过程的影响. 相似文献
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南海地区岩石圈资料稀少，阻碍了其形成演化过程的研究.为此，本次研究结合大地热流、空间重力异常、高程、大地水准面和地震数据，在南海西南次海盆反演了两条2.5维岩石圈剖面.本次计算基于三种假设：岩石圈地幔的密度取决于岩石温度；研究区岩石圈处于热稳定状态；研究区处于重力均衡状态.在剖面A-E中，岩石圈底界面从珠江口盆地的105 km迅速抬升到西沙海槽处的50 km，在西沙海槽、西沙-中沙群岛和西南次海盆变化不大，为50~60 km.在剖面F-I中，岩石圈底界面从西沙群岛-中建地块处的88 km向海盆逐渐抬升，在西南次海盆处为46~50 km，到郑和隆起再逐渐变深至64 km.我们比较了西南次海盆岩石圈的冷却模型和热稳定模型，根据冷却模型由水深和热流数据所推断的西南次海盆年龄比实际年龄差很多，说明冷却模型不适用于西南次海盆.通过对比剖面A-E和剖面F-I，说明了剖面A-E经历了更长时间的拉伸，证明南海西南次海盆在形成演化过程中是从北东向南西逐步打开的渐进式扩张.最后，我们综合分析西南次海盆及其大陆边缘的岩石圈结构、减薄陆壳区范围、碳酸盐台地的分布、下地壳韧性流动、流变结构和沉积层特征等多方面资料，认为西南次海盆在形成演化过程中岩石圈地幔首先破裂而地壳后破裂，属于type Ⅱ型非火山型大陆边缘. 相似文献
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报道了大兴安岭东部博克图地区二支沟岩体的岩相学、岩石地球化学以及地质年代学特征,探讨了它们的形成时代、岩石成因以及成岩构造背景。根据LA-ICP-MS U-Pb定年结果,二支沟岩体的侵位年龄为(317.2±2.2) Ma与(319.2±2.3) Ma。二支沟岩体岩性为花岗闪长岩,具高硅、富碱,低MgO、CaO的特征,属于准铝质-过铝质,高钾钙碱性I型花岗岩。二支沟岩体的Ba/Nb=70.44~98.20,Ba/La=17.85~28.12,δEu具负异常,暗示源区可能为壳源,存在少量地幔物质与强氧化流体混入。此外,二支沟岩体具有高Sr和低Y、Yb的特征(Sr含量>400×10-6,Y含量<18×10-6,Yb含量<1.9×10-6),与埃达克岩类似,但其更为富钾,表明二支沟岩体具有C型埃达克岩特征。二支沟岩体富集大离子亲石元素(LILE) Rb、K、Ba、Th,相对亏损Ta、Nb、P、Hf、Zr等高强场元素(HFSE),其 (La/Yb)N=12.05~18.03,轻稀土元素(LREE)富集,重稀土元素(HREE)亏损。其Rb、Ba含量和Rb/Yb(51.49~148.93)、Ba/Yb(430.17~698.83)比值明显高于MORB,与海拉尔盆地和西藏冈底斯埃达克岩相似,表明其成因为底侵作用新生的增厚的玄武质下地壳的熔融。研究区晚石炭世岩浆形成于造山阶段挤压环境。额尔古纳-兴安地块与松嫩地块于晚石炭世((317.2±2.2) Ma之后)构造背景由碰撞造山晚期的挤压、地壳加厚向造山后期的伸展、垮塌的环境转换,并向更加稳定的板内构造环境演变。 相似文献
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江南造山带已被普遍接受为是由扬子陆块与华夏陆块在新元古代碰撞拼合而形成，正确理解江南造山带形成机制是探索华南前寒武纪地质演化的前提，也是深入剖析华南显生宙构造演化的重要因素，但是人们对其拼贴时限及构造属性仍存在争议.沉积岩的矿物组成及地球化学特征可以对其沉积物源及形成的构造背景起到很好的指示作用.然而，前人多聚焦于岩浆岩的地球化学－年代学研究或地层中碎屑锆石的年代学研究，江南造山带新元古代沉积物的物源示踪研究相对薄弱.针对江南造山带中段平江地区冷家溪群中段小木坪组及黄浒洞组沉积岩开展了详细的岩石学、地球化学和锆石U-Pb年代学研究，结果表明，这些样品具有较高的SiO2（58.82%~70.62%，平均为64.68%）和Al2O3（13.35%~20.99%，平均为16.78%），高的Al2O3/（CaO+Na2O）（3.8~12.4，平均6.6）、K2O/Na2O（0.95~3.20，平均1.8）、La/Sc（2.0~2.7）、Th/Sc（0.84~0.86）比值，与此同时，具有较低的CaO、MgO和Na2O含量（分别为0.19%~2.85%、1.43%~2.13%、和1.44%~2.27%）和Co/Th（0.83~5.30）比值.同时，这些沉积岩富集轻稀土元素（LREE），具有明显的铕负异常（Eu/Eu*=0.62~0.69），与澳大利亚后太古代页岩（PAAS）的稀土元素配分模式相似.其中两件定年样品的碎屑锆石最小年龄峰值分别为856 Ma和860 Ma.综合前人研究成果，江南造山带冷家溪群沉积岩来自于中酸性火成物源区，并经历了快速剥蚀和较弱的风化过程，在860~830 Ma时处于活动大陆边缘的构造环境中. 相似文献
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基于青藏高原东北缘密集宽频带野外流动观测台阵以及固定台站资料，利用双差层析成像方法对地震位置和研究区的地壳速度结构进行了反演.最终用于联合反演的地震事件合计9644个.结果显示青藏高原东北缘速度结构具有明显的横向不均匀性.从整体上看，青藏高原地区表现为低速异常，鄂尔多斯表现为高速异常，而扬子地块亦表现为高速异常.不同深度处速度结构表现不一致，同一深度处P波速度结构和S波速度结构也有明显差异.由西秦岭北缘断裂带、临潭-宕昌断裂以及礼县-罗家堡断裂围限的地震活动强烈的区域中，P波速度结构由深度0 km时呈现的低速异常，逐渐过渡到5 km时高低速相间分布的特征；而S波速度结构在此区域中，由近地表0 km时高低速相间分布的特征，逐渐过渡到30 km时几乎表现为低速异常.2017年8月8日九寨沟7级地震所在的塔藏断裂、岷江断裂和雪山断裂围限区域，在深度20 km处的P波速度结构和周围存在明显差异，九寨沟地震处于高速异常与低速异常的过渡带内.此外，2013年7月22日发生在青藏高原东北缘的岷漳县6.6级地震，震源区所在的临潭-宕昌断裂附近的P波速度结构在15 km深度处也有明显特征，震源位置所在区域也处于高低速过渡带.该区域这种地壳内部高低速过渡带可能是应力比较容易积累而发生中强地震的一个重要场所. 相似文献
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全球N-MORB和E-MORB分类方案对比 总被引：3，自引：2，他引：1
N-MORB与E-MORB是大洋中脊玄武岩常用的分类,二者地球动力学意义不同,备受学术界关注。对于N-MORB与E-MORB的分类识别标志,不同作者有不同的见解。MORB中可以根据Rb/Nd≤0.15、K/Ti≤0.11、(La/Sm)_N≤0.8、K_2O/TiO_20.09、ΔNb=1.74+lg(Nb/Y)-1.92lg(Zr/Y)0、(La/Sm)_N1、100K_2O/TiO_2≤13等7种指标来识别N-MORB,否则为E-MORB。究竟何种标志区分效果较好、比较适合大多数MORB的情况?学术界对此还较少有人讨论。为此,本文尝试利用大数据方法,采用全球全体扩张中心数据,对上述7种标志进行对比,发现(La/Sm)_N1的标志比较适合大多数MORB的情况。为此,我们将(La/Sm)_N1和(La/Sm)_N≥1的所有数据,选取La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Ba、Cs、Hf、K、Nb、Pb、Rb、Sc、Sr、Ta、Th、Ti、Tl、U、V、Y、Zr等31个元素,利用两两元素对数比值进行投图,并计算85%置信度的置信椭圆交叠率,共得出36856个元素对组合,根据最小交叠率的原则,得出使用稀土元素La、Ce、Pr、Sm和其他高场强元素Nb、Zr、Hf、Y之间的比值关系判别效果较好。我们又利用以上得出的8种元素进行投图判定,发现以La为分子或以La/Hf、La/Zr元素比值做为区分标志可以得出更好的结果。因此建议考虑应用以上元素之间的相关关系共同判定N-MORB与E-MORB。 相似文献
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卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引：1，自引：0，他引：1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
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大数据助地质腾飞:岩石学报2018第11期大数据专题“序” 总被引：2，自引：1，他引：1
文中提出,大数据有广义与狭义之分:狭义的大数据以4V特点为标志,而符合大数据三个技术取向的、采用全数据模式的、从数据出发的研究是广义的大数据研究。大数据为什么应运而生?是因为科学发展遇到了瓶颈,遇到了难以解决的问题,大数据不仅开辟了科学研究的新方法,新思路,还引发了对科学哲学的反思。文中强调从理论驱动模式到数据驱动模式的转变,是研究方法和研究思路一个巨大的转变,这种转变开辟了新的科学创新之路。文中指出,在大数据时代,凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。文中讨论了矿床学研究的目的,认为矿床学研究应当专注于查明矿床形成的规律,指导矿床的找矿,提高经济价值。提出在矿床学研究中应当加强对相关关系的研究。一个矿床的成因大家究竟是如何关注的,与成矿有关的因素很多,成矿究竟与哪些因素有关,在许多情况下可能就是一个相关关系的命题,而大数据研究的就是相关关系。因此,大数据与矿床学研究的思路是天然相通的。 相似文献
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藏南喜马拉雅造山带造山型马扎拉Au-Sb矿床和沙拉岗Sb矿床流体包裹体He-Ar同位素组成:对成矿流体来源的制约 总被引：2，自引：1，他引：1
马扎拉Au-Sb矿床和沙拉岗Sb矿床是藏南金锑成矿带中典型的造山型矿床。马扎拉Au-Sb矿床中矿体以含金辉锑矿石英脉的形式产于下中侏罗统陆热组地层中,主要组成矿物有自然金、辉锑矿、石英和碳酸盐矿物;沙拉岗Sb矿床中矿体主要以辉锑矿石英脉的形式产于下白垩统多久组地层和辉长岩体中,主要组成矿物为辉锑矿、辰砂、锑华、石英和少量碳酸盐矿物。在两个矿床的矿脉石英和辉锑矿中均发现有三类原生和假次生包裹体:水溶液包裹体、CO2-水溶液包裹体和有机包裹体。流体包裹体显微测温结果显示:马扎拉Au-Sb矿床的成矿温度为160～280℃,沙拉岗Sb矿床的成矿温度为140～240℃。He-Ar同位素分析显示马扎拉Au-Sb矿辉锑矿石英脉矿石中辉锑矿和石英以及赋矿地层中沉积层状硫化物中黄铁矿的流体包裹体均具有低的3He/4He比值,分别为0. 01382～0. 05642Ra和0. 03353～0. 08744Ra,40Ar/36Ar比值具有比较大的变化范围,分别为346. 8～4770. 1和349. 4～2689. 1;沙拉岗Sb矿床中辉锑矿样品的3He/4He比值为0. 02385～0. 11488Ra,40Ar/36Ar比值变化小,为300. 6～537. 5。与藏南Au-Sb成矿带中造山型Au矿床成矿流体中含一定量的幔源挥发份相对比,马扎拉AuSb矿床和沙拉岗Sb矿床成矿流体中均无幔源流体的参与,马扎拉Au-Sb矿床成矿流体为壳源变质流体与改造型饱和大气水形成的混合流体;沙拉岗Sb矿床成矿流体以改造型饱和大气水为主,并有壳源变质流体的加入。 相似文献