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1.
基于采自冲绳海槽中部的CS2站柱状沉积物黏土矿物和AMS14C年代分析,探讨了末次冰消期以来冲绳海槽中部黏土矿物的物质来源及其环境指示意义。结果显示,CS2站黏土矿物以伊利石为主,其次为绿泥石,高岭石和蒙脱石含量较少。根据黏土矿物分布趋势变化,CS2站柱状沉积物可划分为3个阶段:阶段(I 19~12 ka BP)和阶段Ⅱ (12~8 ka BP)期间沉积物主要来源于长江,台湾和黄河物质也有一定影响,其物质来源主要受海平面升降的控制;阶段Ⅲ(8~0 ka BP)主要来源于长江和台湾,黄河贡献有限,主要受黑潮演化的影响。CS2站(蒙脱石+高岭石) (/伊利石+绿泥石)比值可以作为东亚季风演化的矿物学指标,指标变化显示出东亚冬季风强度相对夏季风的强度在16.4~14.8 ka BP和12.8~11.6 ka BP期间有两次显著的加强,指示当时气候相对寒冷干燥,结果可以与格陵兰冰心δ18O和三宝洞δ18O记录等很好对比。 相似文献
2.
老金厂金矿床是北山成矿南带最具代表性的中低温岩浆热液型金矿床之一,其规模为中型。依据脉体穿插、矿物共生组合和矿石结构构造等特征,将矿床矿化作用过程划分为石英-黄铁矿阶段(Ⅰ)、石英-含砷黄铁矿-毒砂阶段(Ⅱ)、石英-黄铁矿-多金属硫化物阶段(Ⅲ)和石英-方解石阶段(Ⅳ)。利用电子探针研究了不同成矿阶段载金矿物的元素组成及其分布规律。Ⅰ阶段:黄铁矿以粗粒自形立方体为主,粒度为0.50~1.50 mm,贫As、Au;毒砂含量极少,呈细粒他形。Ⅱ阶段:含砷黄铁矿周围常有大量毒砂产出,含砷黄铁矿多为立方体、五角十二面体,粒度为0.30~1.00 mm,富As、Au;该阶段矿化最为强烈,毒砂主要形成于此时期,多呈棱柱状、柱状、放射状集合体,显示富S亏As特征。Ⅲ阶段:多以黄铁矿-黄铜矿-闪锌矿共生组合脉的形式产出,黄铁矿多呈长条状,以富S、Cu、Zn、Au和贫Fe、As为特征。Ⅳ阶段:矿化作用极弱,毒砂、黄铁矿含量极少,为细粒他形。原位硫同位素组成显示:Ⅰ阶段黄铁矿δ34SV-CDT值为-3.8‰~-2.9‰,均值为-3.3‰;Ⅱ阶段黄铁矿和毒砂δ34SV-CDT值为-4.7‰~2.6‰,均值为-3.3‰;Ⅲ阶段黄铁矿和闪锌矿δ34SV-CDT值主要分布于-1.9‰~1.0‰之间,均值为0.1‰。此3个阶段硫同位素组成反映了成矿期硫主要来源于幔源岩浆,混入了部分地层硫。综合前人研究成果,认为成矿早期至晚期,成矿流体总体上由富S贫As向富As贫S演化。Ⅰ阶段体系处于中性稳定的环境,硫源充足;Ⅱ阶段为贫S富As的高氧逸度环境,由于大气降水对地层的淋滤渗透,混入富As流体,Au可能与As结合形成Au-As络合物,在成矿有利部位富集沉淀;Ⅲ阶段成矿元素种类丰富,体系为富S贫As的弱还原环境,Au很可能与HS-、S-形成络合物进入黄铁矿晶格。 相似文献
3.
不同顶管组合方式的管幕冻结温度场模型试验 总被引:1,自引:1,他引:0
拱北隧道作为港珠澳大桥珠海连接线的关键性工程, 在国内外首次成功运用了管幕冻结技术。以此为背景, 为更加全面地掌握饱和软土地层中管幕冻结温度场的分布特点, 开展了不同顶管组合方式下的管幕冻结温度场模型试验研究。试验结果表明: 各测点温度曲线在积极冻结期前4 h急剧下降, 随后逐渐减缓, 降至砂土冰点后趋于平稳, 三种布管方式均满足冻结设计要求; 冻结管中低温盐水提供的冷量首先传递给顶管管壁, 再以“面”的形式均匀地传递给周围土体; 积极冻结21 h后, 采用四根空顶管组合的C区冻结壁竖向范围最大, 空管管壁正上方冻结壁平均厚度约为105 mm, 在满足管幕刚度设计要求的前提下, 可采此布管方式以达到快速形成冻结帷幕的目的。限位管开启后的4 h内, 实顶管中线垂直距离100 mm范围内测点温度曲线虽有明显回升但仍维持在冻土冰点以下, 超出此范围后温度变化影响逐渐减弱, 且顶管间冻结壁稳定存在, 表明限位管在满足管间有效封水的条件下, 能在一定范围内起到定向限制地层冻胀的作用。优化后的双圆形冻结管在满足冻结设计要求的同时, 更加便于安装且经济环保。 相似文献
4.
晋北煅烧高岭土用煤矸石的应用矿物学特征 总被引:1,自引:0,他引:1
为了给晋北煅烧高岭土用煤矸石的评价和开发利用提供科学依据,采用XRD、XRF、SEM和白度计等现代分析测试技术,研究了晋北煅烧高岭土用煤矸石的应用矿物学特征。结果表明:1)根据造纸和涂料用煅烧高岭土的国家标准,晋北煤矸石主要可分为3种类型:合格原料、基本合格原料和不合格原料。2)与合格和基本合格原料相比,不合格原料煅烧产物的化学成分中SiO2、Al2O3、Fe2O3含量以及碱金属与碱土金属总含量都与前者有较大差异。3)合格和基本合格原料主要由高岭石(85%~94%)组成,不合格煤矸石矿物组合为高岭石(30%~60%)+石英(23%~38%)+伊利石(14%~26%),并含少量黄铁矿和白云石等杂质矿物,石英等杂质矿物和含铁矿物是分别导致煅烧产物化学成分和白度不合格的主要原因。4)合格原料中高岭石结晶度较好,主要为不规则片状、书册状和弯曲片状,片表面光滑,片径大小范围较大,为0.05~51.22μm,平均2.80μm,径厚比41.24。 相似文献
5.
全球多地蛇绿岩型地幔橄榄岩和铬铁矿中发现微粒金刚石,并在中国西藏南部和俄罗斯乌拉尔北部的蛇绿岩铬铁矿中发现原位产出的金刚石,认为是地球上金刚石的一种新的产出类型,不同于金伯利岩型金刚石和超高压变质型金刚石。它们与呈斯石英假象的柯石英、高压相的铬铁矿和青松矿等高压矿物以及碳硅石和单质矿物等强还原矿物伴生,指示蛇绿岩中的这些矿物组合形成于深度150~300 km或者更深的地幔。金刚石具有很轻的C同位素组成(δ13C-18‰~-28‰),并出现多种含Mn矿物和壳源成分包裹体。研究认为它们曾是早期深俯冲的地壳物质,达到>300 km深部地幔或地幔过渡带后,经历了熔融并产生新的流体,后者在上升过程中结晶成新的超高压、强还原矿物组合,通过地幔对流或地幔柱作用被带回到浅部地幔,由此建立了一个俯冲物质深地幔再循环的新模式。蛇绿岩型地幔橄榄岩和铬铁矿中发现金刚石等深部矿物,质疑了蛇绿岩铬铁矿形成于浅部地幔的已有认识,引发了一系列新的科学问题,提出了新的研究方向。 相似文献
6.
作为矿物学的重要基础研究方向之一,新矿物的发现及其晶体结构、晶体化学的研究始终备受各发达国家的一贯重视。新矿物的研究和发现及其成果具有国际性,在一定程度上反映了国家在该领域以及整体科技水平和对科学发现的贡献。笔者近年来参与了对若干存疑矿物进行的精细晶体结构与晶体化学研究和矿物学研究,从2005年至今参与发现的23种新矿物均获得国际矿物学协会新矿物及分类命名委员会(IMA-CNMNC)所批准。这些新矿物的获批得益于成功地获取了成分数据、衍射数据和晶体结构的阐明。本文就新矿物的认定规则、申报内容和数据、分类命名、研究内容及工作方法等进行综述,在此抛砖引玉,希望通过交流促进我国新矿物研究领域的发展。 相似文献
7.
讨论了GNSS/INS紧组合算法;依据卡尔曼滤波新息检验理论研究了GNSS/INS紧组合中的周跳探测方法。通过实验论证,对比分析了GNSS/INS紧组合模式和纯GNSS模式下,动态周跳探测与处理的效果。实验结果表明:紧组合模式对周跳的发生更为敏感,可以有效地提升周跳探测的效果。 相似文献
8.
随着北斗卫星导航系统的建成与运行,目前已形成多系统导航定位的局面。基于短基线,首先对密林地区的GPS、BDS、GLONASS的卫星可见性以及伪距观测值的质量进行了简单的评价,然后分析了密林地区GPS、BDS、GLONASS单系统、双系统及三系统组合模式下单点定位及伪距差分定位性能。结果表明:在密林地区,GNSS多系统组合能够明显提高定位精度,GPS/BDS组合定位的精度优于GPS/GLONASS、BDS/GLONASS组合,而GPS/BDS/GLONASS的定位精度最高。 相似文献
9.
运用粒度参数分析、黏土矿物含量分析、Flemming三角图示法和Gao-Collins二维的"粒度趋势分析"等方法,对采自莱州湾海域的表层沉积物样品和黏土矿物样品进行分析,了解了该研究区域的沉积环境及沉积物的运移趋势。研究区由岸向海沉积物类型大致依次为砂-粉砂质砂-砂质粉砂-粉砂-黏土质粉砂,并且研究区表层沉积物在近岸区域呈现较为明显的平行岸线的条带状特征;同时沉积物的平均粒径、分选系数、偏态、峰态等粒度参数也呈现出良好的正相关性或负相关性;研究区黏土矿物为伊利石、蒙脱石、绿泥石、高岭石,除伊利石分布大致为黄河三角洲近岸低,向研究区东北方向逐渐升高外,其余的黏土矿物都表现出了近岸高,远海低的分布特征,且主要物源为黄河物质输入。Flemming三角图研究区所有采样点大部分分布在Ⅱ区,少部分分布在Ⅲ区,说明研究区整体水动力较强;采样点在A—E区均有分布,但在C、D两区分布最多,说明研究区沉积物粒径较集中。研究区表层沉积物整体呈由岸向海输运的趋势,具体来看,黄河沉积物入海后向北、向东、向南运移,研究区内沉积物的来源是黄河输沙以及周围入海的小河流的输沙和沿岸冲刷的物质。 相似文献
10.
开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)、长短时记忆神经网络模型(LSTM)和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明:ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。 相似文献