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1.
断裂构造的分形研究及其地质应用 总被引:34,自引:0,他引:34
文章详细总结了断裂构造分形研究的理论基础及其在地质研究中的应用,断裂构造的分维值可以定量描述断裂分布的复杂性和构造演化的成熟度,它是断层数,规模,发育程度,组合方式及动力学的体现,断裂的分形结构特征与流体劝,油气运移成藏和矿床的形成有着十分密切的关系,断裂的分维值越高,断裂连通性越高,越有利于流体流动汇聚和矿床的形成。此外,还可以从活动断裂的分形分析来研究断层的活动性及其与区域地壳稳定性,进行地震预测。文中总结了目前断裂分形研究研究中存在的一些问题和改进方法以及今后研究的主要方向。 相似文献
2.
岩石断裂作用的复杂性和混沌动力学 总被引:1,自引:0,他引:1
断裂是一个复杂的动力学体系,受到岩石结构、反应、流体迁移、应力、岩石变形和力学等多种地质因素和过程的耦合控制。本文建立了断裂体系的反应-输运-力学耦合动力学模型并编制了模拟程序。以湖南水口山矿区为例,通过动力学模拟表明不同地层岩性的断裂渗透率大小和演化特征存在显著差异,断裂作用促使岩石渗透率的空间非均匀性增强,从而有利于流体的局部汇聚和矿体的形成。断裂中压力随时间呈现出非周期振荡变化,反映了断裂演化的混沌特征。 相似文献
3.
对我国南方中新生代地洼盆地中的砂岩铜矿床进行了化学动力学与热力学的理论与实验研究。矿源岩中以辉铜矿和黄铜矿最有利于溶解和迁移,NaCl对Cu的溶解和含矿流体的形成起了催化作用。溶液中Cu以络合物的形式迁移,其中以一价铜氯络合物为主;温度的降低和溶液中性化导致了络合物的失稳、分解和铜矿物的沉淀。铜矿物的化学动力学和热力学制约了砂岩铜矿中以辉铜矿为主及矿床分带的形成。 相似文献
4.
大地电磁法已被广泛用于矿产资源勘探和工程勘查,但该方法在水文地质参数定量方面的成果文献尚不多见。以科尔沁沙丘—草甸相间地区巨厚第四系沉积层为研究对象,通过EH-4大地电磁法的测试结合地质钻探试验数据,划定出研究区埋深105 m范围内砂黏土层在空间上的分布;经检验大地电磁法探测总体误差在5.1%~7.2%,其精度足以满足水文地质勘察的需求。然后利用研究区已有的土壤传递函数(Pedo-transfer functions,PTFs)模型对测区埋深105 m范围内的饱和导水系数进行了估算,进而首次利用大地电磁法所得数据建立了视电阻率与饱和导水系数的拟合模型。利用该模型推断出研究区埋深200 m范围内含水层的富水性,刻画出饱和导水系数的空间分布,为研究区提供了更加丰富的水文地质信息,同时也极大地提升了水文地球物理方法在水力参数预测方面的尺度。 相似文献
5.
临潭-岷县-宕昌断裂带是青藏高原东北缘西秦岭腹地具有构造边界性质的区域断裂带之一,它由多条近于平行的逆冲-走滑断层组成。通过对其主要断层之一的小寨-浦麻断层(F3)典型断层带内断层岩类型和分带特征、构造要素的几何学-运动学特征及构造截切关系等观测分析,表明其主要为新生代形成的一条脆性断层,至少经历了3期具有不同几何学-运动学特征的构造活动历史。第一期表现为向北北东陡倾(倾角为70°~80°)的自北向南高角度逆冲作用;第二期表现为向北北东中等倾斜(倾角为30°~50°)的自北向南逆冲作用;而第三期则表现为向南西陡倾(倾角为60°~70°)的左旋走滑作用。根据断层卷入的最新地层时代、三期变形构造要素产状及截切关系和青藏高原东北缘新生代以来区域断裂活动、沉积盆地演化和地壳隆升过程分析,认为第一期挤压逆冲作用起始于始新世中期(45~50 Ma左右)持续到渐新世初期;第二期挤压逆冲作用发生在中新世末或上新世初,持续到早第四纪;而第3期左旋走滑作用只是晚第四纪以来的构造作用。临潭-岷县-宕昌断裂带的小寨-浦麻断层的三期构造活动可能记录了印度板块与欧亚板块碰撞汇聚过程不同阶段在西秦岭的构造动力学响应。第一期挤压逆冲作用可能与印度-欧亚汇聚碰撞高峰期(55~45 Ma)地壳的挤压缩短作用的远程效应有关;而第二期的逆冲作用与青藏高原地壳增厚和高原隆升向东北缘的扩展作用相联系;第三期左旋走滑作用则是晚第四纪以来的构造活动,明显滞后于5Ma青藏高原腹地的东西伸展和挤出走滑作用,这有可能暗示着青藏高原东北缘断裂构造活动及地壳隆升过程与青藏高原腹地并不同步。这为新生代以来印度板块-欧亚板块碰撞作用是逐渐向北扩展生长过程提供了构造地质学约束。 相似文献
6.
7.
8.
本文对湖南水口山矿田断裂带岩石进行了热释光分析,断裂作用可对岩石的热释光特征产生显著变化。断裂带岩石天然热释光不存在250℃以下的低温峰;从围岩到断裂带中心,热释光峰值大幅度增加;同一断裂带从地表向深部热释光峰值增加。碎裂断裂带天然热释光峰值为10~3—10~4级,高峰温度位于290—310℃范围内;硅化断裂带的天然热释光峰值大多为10~2—10~3级,高峰温度多在330—350℃范围内。 相似文献
9.
10.
针对地图图片中典型地理目标识别问题,本文首先介绍了两种基于深度学习的目标检测方法(YOLO网络和采用focal loss替换交叉熵损失函数的RetinaNet网络),然后将地图图片分别输入两种神经网络模型中进行训练和测试,最后对目标检测结果进行对比分析。结果表明,RetinaNet网络模型对地图图片进行目标检测的准确率有明显提高,且运行速度依然可达秒级。该地理目标检测方法的高准确度与高效性可在地图审查时节约大量人力、时间成本,为地图内容智能理解及互联网地图监管提供了新的技术参考。 相似文献