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素有“世界钨都”美誉的赣南产有密集的与花岗岩类侵入体密切相关的钨锡多金属矿床,然而,目前对钨锡成矿和花岗岩成岩年龄还缺乏很好的约束。本文以天门山-红桃岭钨锡矿田为对象,在详细的矿田地质调查和典型矿床解剖基础之上,采用高精度测年技术开展了成岩成矿年代学研究。利用锆石SHRIMPU-Pb法,分别获得天门山似斑状黑云母二长花岗岩体和红桃岭黑云母花岗岩体成岩年龄分别为151.8±2.9Ma(n=14,MSWD=1.3)和151.4±3.1Ma(n=11,MSWD=0.34);利用辉钼矿Re-Os等时线法,分别获得牛岭内带石英脉型和樟斗外带石英脉型钨矿成矿年龄分别为154.9±4.1~154.6±9.7Ma和149.1±7.1Ma(n=6,MSWD=1.3)。可见,本区钨矿床成矿和与之有密切成因关系的花岗岩成岩年龄限定在晚侏罗世,对应于区域华南中生代第二次大规模成矿作用,钨成矿与花岗岩成岩基本不存在时差。 相似文献
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南岭地区地质工作程度较高,但近20年来地质找矿与科研工作投入不足,导致南岭地区一些优势矿产储量消耗过快,影响到矿业的可持续发展。近年来,南岭地区芙蓉锡矿等一批新矿产地和八仙脑式破碎带蚀变岩型钨矿等一批新矿床类型的发现,充分说明,只要认真开展成矿预测研究,配合地质找矿实践,在南岭地区取得找矿突破的可能性并不亚于西部地区。因此,目前迫切需要加强对南岭地区成矿规律的深入研究,尤其是加强矿床成矿系列、成矿体系、成矿物质来源及其超常规富集成矿机制、大型超大型矿床与矿集区、常规优势矿产与非优势矿产之间相关关系等方面的创新性研究与探索,为危机矿山“探边摸底”和新矿产地的发现提供理论指导和科学依据。 相似文献
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降雨是导致边坡失稳的主要因素。目前,使用有限元强度折减法进行降雨滑坡计算时,过程比较复杂,计算工作量大。同时,对降雨边界的处理更加大了计算的复杂性,从而影响了强度折减法在降雨滑坡计算中的推广应用。为了更加准确、高效地将有限元强度折减法应用于降雨滑坡计算,首先基于Geostudio软件采用迭代算法对降雨入渗边界进行处理,通过计算得到每一时刻边坡内的水压分布,然后利用Fortran编制程序将水压转化为等效结点力并导入ABAQUS中,之后结合“基于场变量的有限元强度折减法”对ABAQUS进行二次开发,最终建立降雨条件下边坡有限元强度折减法计算平台。该平台利用Geostudio考虑了降雨入渗边界的复杂性,克服了ABAQUS软件中不能准确模拟降雨边界的问题。同时采用ABAQUS软件提供的场变量,对有限元强度折减法的计算过程进行简化,提高了计算效率,经过一次计算即可求得每一降雨时刻的边坡稳定系数。通过与传统极限平衡法进行比较,发现两者得出的结果具有较好的一致性,表明该计算平台是稳定、可靠的。最后采用该平台对降雨滑坡机理进行研究,研究结果可为边坡防减灾提供参考。 相似文献
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结合某黄土斜坡桥梁桩基工程,对同一坡度相近位置的两根桩基开展现场试验,研究其在不同竖向荷载工况下的桩身上、下坡面两侧的轴力、桩侧摩阻力及桩侧土压力的传递规律与分布特征。试验表明：桩基荷载传递具有明显的区域性,第1区域是从桩顶至约3倍桩径深度处,此区域上坡面桩侧轴力较下坡面相应位置小,且其轴力随深度递减幅度及侧摩阻力发挥程度均较下坡面桩侧大;第2区域是从约3倍桩径至10倍桩径深度处,桩身上坡面一侧竖向受力减小幅度小于桩基下坡面一侧,但此时下坡面桩侧摩阻力发挥幅度大于桩基上坡面一侧;第3区域是从约10倍桩径直至桩端,该区桩身两侧轴力差异不大,摩阻力发挥幅度相近,荷载平衡协调且向下传递稳定。针对斜坡桥梁桩基上、下坡面两侧所受土压力的不均匀性,对设计桩基竖向承载力进行了一定程度地折减,并对计算公式作了相应修正,研究结论可供类似工程参考、借鉴。 相似文献
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降雨诱发浅层滑坡稳定性的计算模型研究 总被引：6，自引：0，他引：6
我国是一个滑坡灾害频发的国家,众多事实表明：降雨是影响边坡稳定性,导致边坡失稳的最主要和最普遍的环境因素,是浅层滑坡的触发因素。为了更好地对降雨诱发浅层滑坡进行研究,采用非饱和土VG模型与改进的Green-Ampt入渗模型对Mein-Larson降雨入渗模型进行改进,并结合无限边坡提出了一个降雨诱发浅层滑坡的简化计算模型。与以往提出的简化计算模型相比,该模型既考虑了坡面倾斜的影响,又考虑了非饱和土的特性,并可用于两种降雨形式下的边坡浅层稳定性估算,具有更广的应用范围。通过与有限元得到的结果进行比较可得：在不同降雨条件下,该计算模型得到的各项结果与数值解是接近的,安全系数计算结果是偏于安全的,因此,可将该计算模型用于降雨诱发浅层滑坡的近似估算;该计算模型公式简单,便于计算,计算效率较高。 相似文献
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基于免疫RBF神经网络的深基坑施工变形预测 总被引：2，自引：0，他引：2
基坑工程由于受多种因素的影响,目前已成为岩土工程中的重点和难点。在基坑工程施工中,需要根据现场实际情况、周围环境、建筑安全等级等对变形进行严格控制。通过现场量测的深基坑围护结构变形信息资料,对实测数据进行整理和分析,利用神经网络对支护结构的变形作出预测,以保证基坑安全施工。研究了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法,该算法将所识别的数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射并作为神经网络模型的隐层中心,采用最小二乘法确定权值,提高了RBF神经网络收敛速度和精度,将人工免疫RBF神经网络应用于时间序列预测中,工程实例计算证明了算法的有效性和可行性,为时间序列预测提供了一种新途径。 相似文献