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1.
目前深水水道的分类方案较多,本文基于深水水道的形态学特征,且聚焦于单一型深水水道,将其划分为顺直型(曲率介于1~1.25)、低弯度S型(曲率介于1.25~1.5)和高弯度S型(曲率1.5)。其中,顺直型水道侵蚀作用最强,往往不发育天然堤沉积,无侧向加积;低弯度S型水道发育天然堤,并具有侧向加积;高弯度S型天然堤及侧向加积最为发育,决口扇常与之伴生。深水水道的曲率是水道形态的直观表现,曲率大小主要受深水地貌即深水地形坡度的影响。在上陆坡区域,地形坡度较大,沉积物能量强,深水水道以顺直型为主。中陆坡区域,随着地形坡度的减缓,水道的弯曲形态也逐渐增加,形成低弯度S型,直至下陆坡,水道演变为高弯度的S型。 相似文献
2.
3.
The unique survey in December 1998 mapped the entire western boundary area of the South China Sea(SCS),which reveals the three-dimensional structure and huge volume transport of the swift and narrow winter western boundary current of the SCS(SCSwwbc) in full scale. The current is found to flow all the way from the shelf edge off Hong Kong to the Sunda Shelf with a width around 100 km and a vertical scale of about 400 m. It appears to be the strongest off the Indo-China Peninsula, where its volume transport reached over 20×10~6 m~3/s. The current is weaker upstream in the northern SCS to the west of Hong Kong. A Kuroshio loop or detached eddy intruded through the Luzon Strait is observed farther east where the SCSwwbc no more exists. The results suggest that during the survey the SCSwwbc was fed primarily by the interior recirculation of the SCS rather than by the"branching" of the Kuroshio from the Luzon Strait as indicated by surface drifters, which is likely a near-surface phenomenon and only contributes a minor part to the total transport of the SCSwwbc. Several topics related to the SCSwwbc are also discussed. 相似文献
4.
准噶尔盆地吉木萨尔页岩油是中国典型的陆相页岩油。通过场发射扫描电镜、激光共聚焦、纳米CT、核磁共振等实验技术联合对微纳米孔隙中页岩油赋存特征进行研究,结果表明甜点储层具有纳米—亚微米—微米全尺度含油特征。在微纳米尺度,油、水赋存特征表现为重质组分油附着于2~5 μm以上孔隙的孔壁及充填于2~5 μm以下的孔隙中,中质组分油赋存于2~5 μm以上孔隙的中央,孔隙水含量较少,呈孤立状赋存于2~5 μm以上孔隙的中央,并被中质组分油包裹。页岩油在微纳米孔隙中的赋存不仅受生烃超压充注控制,还受吸附作用及多期次成藏影响。孔隙表面润湿性由亲水润湿反转为亲油润湿是烃类发生吸附的主要原因,多期次成藏造成微纳米孔隙中油质差异及高的含油饱和度。早期生烃超压充注进储层的重质组分油在孔隙表面亲油润湿下吸附于孔隙表面,随着吸附层变厚,纳米级孔隙逐渐被充满,孔隙水被驱替到较大的孔隙中间;后期成熟的中质组分油以此方式进一步充注和调整。研究认为埋深较大的凹陷西部是有利勘探方向。微纳米孔隙中的重质组分油是未来页岩油提高采收率的方向。吉木萨尔页岩油微观赋存特征及成因机制可能具有普遍性,对于中国陆相页岩油的深入研究具有借鉴意义。 相似文献
5.
甘肃白银厂铜多金属硫化物矿田是受陆缘弧环境火山机构及其同生断裂控制的典型火山岩赋矿块状硫化物矿床(VHMS)。为了进一步探讨该矿床重磁场特征及与构造和矿床的关系,通过对区内的重磁场异常数据进行位场分离、小波分析和基于张量数据的三维欧拉反褶积自动确定地质体位置和埋藏深度的定量反演计算。结果表明,研究区布格重力场具有西部高、东部低的特征,其磁场可划分为4个磁场区;局部异常按一定分布规律呈圆形或似圆形正负相间分布,不同尺度的重磁细节异常图在一定程度上反映出引起重磁异常的地质异常体具有一定的延深且分布稳定,而且这些地质异常体具有向深部复合的趋势。经位场分离后正负相间的剩余重磁异常分布范围和分布特征大致反映了白银厂奥陶纪中酸性火山岩建造构造为一个继承性的火山穹窿构造,东、西部不同的重磁异常特征说明东西部的火山喷发具有不同的基底、源区和喷发方式。发育NW向、NE向、近NS向、NEE向等4组断裂构造,近NS向断裂F3、F4、F5、F6、F7形成时间稍晚于NEE向断裂,其与NEE向断裂F1、F2共同形成了研究区棋盘网格状的构造分布特征,这两组断裂为研究区内主要的控岩、控矿断裂。火山机构的分布明显受断裂构造控制,火山口集中分布在深大断裂、大断裂或两组断裂的交汇处。矿田内各矿床及成矿有利地段均处于研究区中部低缓重磁异常场内正负磁异常变化的梯度带内。本次研究为控矿要素研究和开展找矿预测工作提供了丰富、翔实的地球物理资料。 相似文献
6.
7.
为尝试利用锆石来初步探索地球内部铀、钍的丰度,通过搜集秦岭造山带加里东期岩浆岩体锆石U-Th-Pb同位素测年文献,掌握了3件超基性岩、52件基性岩、46件中性岩、90件酸性岩,共计191件样品,6979个(铀含量数据3552个,钍含量数据3427个)锆石定年数据。数据分析指示铀和钍在同一类型岩浆岩锆石中含量均相差悬殊,可在不同类型岩浆岩锆石中富集或亏损,不具有从超基性岩到基性岩到中性岩再到酸性岩总体增加的趋势。在所有样品锆石铀、钍平均值2倍以上的45件高富集样品中的34件呈现“局部长期”分布的特征,表现为:10件在451.0~422.1 Ma期间的以OIB型基性、中基性岩为主的样品约29 Ma时间集中产出在南秦岭大巴山地区,岩浆多来自由HIMU,EMII和EMI三个富集地幔端元组分混合而成的复杂地幔区;24件在495.9~413.6 Ma期间的以I型、S-I型酸性岩为主的样品约82 Ma时间集中产出于北秦岭商丹(商南—丹凤)地区,岩浆可来自地幔、壳幔混合和地壳源区。结合华南金属铀(0价)的发现等前人研究成果初步分析认为,加里东期大巴山和商丹地区可能分别存在地幔柱和大陆型热点,地核中大量铀、钍沿地幔柱和大陆型热点上升致使地幔和地壳局部熔体中铀、钍长期富集,其超高含量可能被熔体中锆石结晶部分记录,这一元素迁移过程可能是两区域产出高锆石铀、钍含量样品和商丹地区生成铀矿的主要原因。支持铀、钍可在地核和地幔柱富集的认识。 相似文献
8.
强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法。该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估计中加入抗差因子抑制粗差对滤波的干扰,提高定位精度。仿真结果表明,该算法在发生滤波发散和粗差干扰的情况下能够表现出良好的滤波性能,较Sage-Husa算法有更强的稳健性。 相似文献
9.
10.
Rainfall prediction is of vital importance in water resources management. Accurate long-term rainfall prediction remains an open and challenging problem. Machine learning techniques, as an increasingly popular approach, provide an attractive alternative to traditional methods. The main objective of this study was to improve the prediction accuracy of machine learning-based methods for monthly rainfall, and to improve the understanding of the role of large-scale climatic variables and local meteorological variables in rainfall prediction. One regression model autoregressive integrated moving average model (ARIMA) and five state-of-the-art machine learning algorithms, including artificial neural networks, support vector machine, random forest (RF), gradient boosting regression, and dual-stage attention-based recurrent neural network, were implemented for monthly rainfall prediction over 25 stations in the East China region. The results showed that the ML models outperformed ARIMA model, and RF relatively outperformed other models. Local meteorological variables, humidity, and sunshine duration, were the most important predictors in improving prediction accuracy. 4-month lagged Western North Pacific Monsoon had higher importance than other large-scale climatic variables. The overall output of rainfall prediction was scalable and could be readily generalized to other regions. 相似文献