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1.
揭阳凹陷A区位于珠江口盆地东南部与台西南盆地西南部过渡区,属于中—新生代形成的断陷盆地。受制于缺乏基础资料(仅有二维地震),该研究区勘探工作一直未有进展。研究工作中充分利用新采集的三维地震资料,以层序地层学理论为指、结合构造分析与烃源岩压力预测技术,完成区内地层发育、洼陷结构特征、烃源发育以及构造目标、岩性目标发育情况总结,综合分析认为:研究区具备形成石油天然气的基本地质条件,勘探前景评价认为,研究区域具有可观的石油地质储量,是油气藏勘探的重要场所。 相似文献
2.
3.
本文从库仑破裂应力与动态应力触发原理、观测事实与研究现状以及存在的问题与展望等3个方面介绍了动态应力触发的研究进展。其中,在主震对余震活动、强震对后续远场地震活动、不同破裂类型的地震之间及强震对火山(泥火山)的动态应力触发作用、一次大地震中子事件之间的动态应力触发关系以及动态应力触发的时间延迟等方面进行了详细讨论。分析认为,动态应力触发理论在解释震后余震分布、远程触发以及对火山触发性喷发等方面得到了较好的结果;动态应力触发可能会受断层破裂方式和方向的影响;大地震中子事件之间的动态应力触发关系对震源研究有重要意义;动态应力触发现象普遍存在时间延迟。 相似文献
4.
5.
为了探索泥石流容重在不同时空条件下的动态演化特征及其影响机制,基于蒋家沟1995年以来的泥石流观测数据和汶川震区2008年以来的调查资料,研究了典型泥石流灾害的水土耦合过程和容重动态变化的互馈作用,对比分析了常用的容重计算方法在汶川震区泥石流计算中的差异性,并从计算公式和灾害特征两方面探索误差产生的原因。结果表明:容重随泥石流孕灾条件的时空演化而动态变化;在时间尺度上,物源活动性与容重呈正相关,物源赋存状态从极度活跃演化至高度活跃时,容重将下降10.0%~27.8%;泥石流峰值流量与容重成幂函数关系,容重随着流量增大而增大,但具有明显的上限值;在空间尺度上,容重与沟床纵比降变化趋势一致,随着侵蚀作用而增大,淤积作用而减小;常用的6种泥石流容重计算方法在龙门山区的应用结果偏差幅度为10%~30%,仅使用某种计算方法确定容重参数将导致一定误差。文章最后利用物质组成计算容重的方法,基于冲淤总量和颗粒参数建立了不同沟道段泥石流容重经验计算公式,并在雍家沟泥石流进行应用,结果显示该方法针对具有完整序列观测资料的泥石流沟,具有较好的适用性。 相似文献
6.
现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。 相似文献
7.
斑岩型和浅成低温热液型矿床是全球铜、钼、金、银的主要来源之一,具有重要经济价值。这两类矿床之间通常存在紧密的时空关系,对其成矿流体性质和演化的解剖不仅有利于探究金属沉淀机制,也有助于揭示两者之间的内在成因联系。本文在综述国内外重要研究前沿基础上,以中国华南富家坞斑岩型铜钼(金)矿、桐村斑岩钼矿,以及邱村和安村浅成低温热液金矿为例,系统总结了斑岩型和浅成低温热液型矿床流体特征、演化规律和金属沉淀机制、探讨了从斑岩型到浅成低温热液型流体演化的“气相迁移”模型,并以福建紫金山铜金矿床为例,介绍了应用流体填图进行找矿预测的实例。 相似文献
8.
9.
总结了国内90多个热液型金及铜、银、铅锌、锑、钨等典型有色金属矿床深部盲矿预测的构造叠加晕实用模型的共性,在此基础上建立了热液型矿床深部盲矿预测的构造叠加晕实用理想模型。该实用理想模型对于研究构造叠加晕法在矿区深部盲矿预测建立实用模型及在普查区建立预测参照实用模型均具有重要参考和实用价值。 相似文献
10.
对于滑坡易发性预测建模,连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量(attribute interval numbers,AIN)和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律,以江西省上犹县为例,考虑5种连续型环境因子AIN划分(4、8、12、16及20)和5种数据驱动模型(层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、逻辑回归(logistic regression,LR)、BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)),总计25种不同工况下的滑坡易发性预测研究.再开展滑坡易发性指数的不确定性(包括精度评价和统计规律等)分析.结果表明:(1)对于同一模型,随着AIN值从4增加至8再到20时,易发性预测精度先逐渐提升,然后缓慢提升直至稳定;(2)对于同一AIN值,RF模型预测精度最高,其后依次为SVM、BPNN、LR和AHP模型;(3)在25种组合工况下,AIN=20和RF模型的预测精度最高,AIN=4和AHP模型精度最低,但在AIN=8和RF模型组合下的易发性建模效率较高且精度也较高;(4)更大的AIN值和更先进的机器学习模型预测出的滑坡易发性指数的不确定性相对较低,更符合实际的滑坡概率分布特征.在环境因子属性区间划分为8和RF模型工况下高效准确地构建滑坡易发性预测模型. 相似文献