学科分类
/ 1
4 个结果
  • 简介:本文简要阐明大火成岩省和地幔柱研究的关键科学问题及研究方法,然后对新世纪以来我国中晚二叠纪峨眉山大火成岩省和早二叠纪塔里木大火成岩省的研究进展进行了回顾和总结.通过不同学科的地质观察与地幔柱理论预测的对比研究发现,峨眉山玄武岩喷发前的地壳隆升,高温原始岩浆,极短的岩浆作用持续时间以及不同类型岩浆的空间分布特征等均支持地幔柱模型。为了解释塔里木大火成岩省的岩浆演化,提出了一个两阶段的动力学模型。最后对大火成岩省和地幔柱领域研究进行了展望。

  • 标签: 二叠纪 大火成岩省 地幔柱 峨眉山 塔里木
  • 简介:地质历史时期大规模火山活动与同期古环境、生物多样性显著变化之间的时空耦合关系、内在机制联系,日渐成为地球科学领域广受关注的热点问题之一。本文聚焦二叠纪,系统回顾了近年来关于二叠纪3个大火成岩省(塔里木、峨眉山、西伯利亚)及其同期古环境背景、生物演化事件方面的研究进展,并对二叠纪大火成岩省研究领域的争议性问题进行了总结和展望。

  • 标签: 二叠纪 大火成岩省 塔里木 峨眉山 西伯利亚 古环境
  • 简介:针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指数等测井响应值作为输入,岩芯实验总有机碳含量作为输出,通过学习输入曲线与总有机碳含量的函数关系,动态预测整口井的总有机碳含量曲线。通过对焦石坝地区两口页岩气探井建模及预测可知,当随机森林中树的数量达到500时,建立的模型即可对训练样本中输入与输出的函数关系进行完全学习。通过训练结果及预测结果可知,随机森林回归方法不易发生过拟合现象,泛化能力极强,同时预测得到的曲线更为平滑,预测总有机碳含量较其他方法更为准确,有效地提高测井信息预测总有机碳含量模型的精度,对页岩气储集层评价提供帮助。

  • 标签: 页岩气 总有机碳含量 随机森林回归 机器学习
  • 简介:大火成岩省成因是国际地学界的研究热点,涉及地球内部运行机制和过程、资源和生物环境效应等多个地学前沿研究领域。峨眉山大火成岩省不仅是中国境内第一个获得国际学术界广泛认可的大火成岩省,也是全球范围内研究程度最高的大陆溢流玄武岩省之一。前人基于沉积地层学、岩石地球化学等系列证据提出了该大火成岩省的"地幔柱头熔融"成因模型。深部是否存在"地幔柱头熔融"假说所预示的大规模岩浆作用"遗迹",有待地球物理探测的进一步检验。地球物理方法是探测现代地幔柱的常用手段。本项研究集成利�

  • 标签: 作用遗迹 古地幔 地幔柱