断裂和白垩纪岩浆活动对中西太平洋海山区海山形成的影响   总被引：6，自引：0，他引：6  

章家保  金翔龙  高金耀  赵俐红 《海洋地质与第四纪地质》2006,26(1):67-74

断裂和岩浆活动影响着海山的形成及其基岩的分布类型。在总结中、西太平洋海山区的海山与构造分布特征、白垩纪大规模岩浆喷发事件、海山形成年代分布、海山与海底高原的岩性分布和GEOROC数据库样品的年代时序对比的基础上,分析了断裂和白垩纪岩浆活动的特点及其对中、西太平洋海山区海山形成的影响作用。研究认为:中、西太平洋海山区的洋壳在海山形成前受断裂带改造;受白垩纪大规模岩浆活动的影响,中、西太平洋海山区的海山约在87~89 Ma和120~123 Ma出现两个生长高峰期,并且在岩性上表现出与同期生成的海底高原相近。  相似文献   

基于GEOROC数据库的全球辉长岩大数据的大地构造环境智能判别研究   总被引：5，自引：2，他引：3  

焦守涛  周永章  张旗  金维浚  刘艳鹏  王俊 《岩石学报》2018,34(11):3189-3194

辉长岩是化学成分与玄武岩类似的侵入岩,前人认为它的形成过程太复杂,对应的岩浆可能经过了分离结晶作用、混染作用等,不能用Pearce判别图来判断岩浆岩形成的构造环境。本文利用GEOROC数据库的资料对辉长岩进行大数据挖掘。首先根据前人成果,将GEOROC数据库的辉长岩形成的大地构造环境分为大陆玄武岩环境、汇聚边界环境、板内火山岩环境和大洋岛弧玄武岩环境等4类;然后在数据清洗基础上,利用Python语言,依托sklearn库,实现支持向量机、K近邻和随机森林等3种机器学习算法,获得3种对应的分类器结果输出。对辉长岩的构造环境进行智能判别结果显示,随机森林方法效果最好,判断准确率可达97%,利用辉长岩的地球化学大数据来判断岩浆岩的构造环境是完全可行的。  相似文献