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3.
黔北镇远牛蹄塘组黑色页岩沉积环境与有机质富集关系 总被引:1,自引:0,他引:1
通过矿物组分、主量元素、微量元素、碳氧同位素等特征,分析了黔北地区镇远县ZX井牛蹄塘组黑色页岩的岩相类型和不同岩相页岩的沉积环境及其与有机质富集间的关系。结果表明,牛蹄塘组下段以硅质页岩为主,TOC含量4. 96%~10. 10%;上段以富泥硅质页岩为主,TOC含量1. 43%~9. 04%。下段硅质页岩沉积于水流停滞的深水陆棚环境,沉积古水体为贫氧的还原状态;上段富泥硅质页岩沉积时期,仍为贫氧的还原环境,但水体滞留程度、还原性较下段硅质页岩沉积期弱。贫氧的还原环境是影响牛蹄塘组黑色页岩有机质富集的主要因素,热液作用和陆源碎屑对牛蹄塘组黑色页岩有机质富集的影响较小。 相似文献
4.
5.
德清县紧紧围绕“不死人、少伤人、少损失”的总目标,聚力“整体智治”,充分运用云计算、大数据、物联网、人工智能等现代科学技术,扎实推进地质灾害防御体系和智控能力建设,整体提升地质灾害综合防治水平,努力实现从单部门应对单一灾种向多部门联动应对灾害链转变,从人防为主向人防技防并重转变,从隐患点管理向风险防控转变,有效破解地质灾害治理难题,最大限度减少地质灾害给人民生命和财产造成损失,已连续14年实现了地质灾害“零伤亡”,为“平安德清”建设提供地质环境安全保障。 相似文献
6.
冷家溪群是江南造山带湖南段的最早物质纪录,其沉积构造背景及相关的钦杭结合带位置尚存争议。在野外地质调查基础上,对湘东北金井地区冷家溪群早期-中期相对新鲜砂岩采样进行系统的主量元素和微量元素含量分析,进而按时代先后对砂岩分组并进行地球化学研究,以此探讨沉积期盆地性质及大地构造格局。金井地区冷家溪群砂岩的主量元素组成变化较大,SiO2质量分数总体较低、Al2O3质量分数和Al2O3/SiO2比值较高、K2O/Na2O比值高且变化大。轻稀土富集、重稀土平坦、铕负异常明显等特征暨球粒陨石标准化曲线形态与典型的后太古宙页岩和上陆壳相似。主量元素地球化学特征反映沉积环境为弧后盆地,且早期易家桥组和潘家冲组的成熟度较高,主要来源于北邻构造相对稳定的扬子陆块南缘;中期雷神庙组-黄浒洞组的成熟度较低,可能更多来源于南邻构造相对活动的大陆岛弧。各组地层构造环境微量元素判别图解均显示为大陆岛弧环境,但从微量元素特征对母岩的继承性分析,仍反映出弧后盆地环境;有关微量元素参数的相对大小指示早期沉积环境为活动陆缘、中期沉积环境为大陆岛弧,与主量元素特征反映的信息一致。根据上述地球化学证据,提出冷家溪期构造格局与演化过程:早期受古华南洋板块向北西高角度俯冲影响,弧后软流圈上涌导致岩石圈伸展而形成宽阔的弧后盆地,金井地区处于盆地北部而主要接受北邻扬子陆块来源沉积;中期古华南洋板块俯冲角度变缓并推动大陆岛弧向北西运移,弧后盆地收缩,金井地区因构造迁移而主要接受南邻大陆岛弧来源沉积。结合区域资料,认为弧后盆地南邻大陆岛弧大体在安仁-双牌一线。 相似文献
7.
什么是家居带?要解答这一问题,首先必须说明什么是宜居带。行星上存在生命应具备几个必要条件:有液态水、生命新陈代谢或复制所需的化学元素、可用的能源和生物体延续生存足够稳定的环境。其中,由于液态水是生命活动不可或缺的物质,液态水的存在也意味着有相当温和的气候环境,所以液态水是生命存在的一个最关键的必要条件。尽管地外生命可能与地球上的生命形式很不一样,但是,许多科学家仍然相信,液态水是整个宇宙中生命的基本成分。 相似文献
9.
五龙金矿床位于五龙矿集区中部,是矿集区内规模大的石英脉型金矿。为查明矿集区深部构造及指导深部找矿预测,需结合深部地球物理资料综合分析研究。本文基于五龙矿集区航空探测任务,并结合其成矿地质特征,研究了五龙金矿在平面、剖面、空间等维度的航磁、航空TEM、航空大地电磁特征及其找矿意义。研究表明:平面上矿体位于鸡心沟断裂东侧负磁背景场中NE与近SN、NW向弱磁异常带交汇处,中等 强剩余磁异常带的转折端、梯度带,视电阻率低阻区及中低阻梯度带,深部存在团块状视磁化率高值区;剖面上矿体位于“左低右高,上高下低”的视电阻率梯度带上,呈中低阻、低阻特征及强磁场区至弱磁场区的视磁化率梯度带上,呈浅部“上高下低”、深部“下高上低”的中等 弱磁特征;空间上矿体位于鸡心沟断裂东侧的断裂构造低阻带与岩体高阻异常带的梯度带。五龙金矿地质地球物理找矿标志的建立和深部高视磁化率异常区的存在,表明矿区深部1000~2000m空间与五龙金矿体视电阻率、视磁化率特征相似的地段,仍具有较好找矿潜力。 相似文献
10.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献