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关键词： 白云岩   稀土元素   观雾山组   泥盆系   川西北  

摘要： 分析川西北地区泥盆系观雾山组白云岩形成过程的流体特征,探讨其形成机理。通过对江油县马角坝、青川县何家梁及平武县甘溪剖面观雾山组白云岩的岩石学特征研究,按照晶粒大小将其分为细-粉晶白云岩、细晶白云岩和中晶白云岩3类;根据稀土元素研究流体性质,推测白云岩成因。白云岩稀土总含量较低,3种白云岩具有相似的稀土配分模式,并且都与泥晶灰岩配分模式类似,表现出轻稀土富集、重稀土亏损;样品均呈现Ce不明显负异常(均值0.94)、Eu负异常(均值0.81)、Y明显的正异常(均值2.98)。稀土元素地球化学特征指示白云岩化流体主要是海源性流体,成岩环境为相对封闭的还原环境。

关键词： 钼多金属矿床   流体包裹体特征   成矿机制   大兴安岭  

摘要： 大兴安岭呼中镇钼多金属矿床产于早白垩世碎裂花岗岩中,矿体形态似层状、脉状或透镜状。成矿阶段分为辉钼矿阶段、铜铅锌阶段、方解石阶段等3个阶段。本矿床中的包裹体主要有气液H_2O包裹体、气相H_2O包裹体、含子矿物H_2O包裹体,CO_2包裹体、CO_2-H_2O包裹体等五大类。辉钼矿阶段均一温度为209.2℃413.4℃,盐度ω(NaCleq)为0.53%16.53%,平均值7.3%,属中低盐度,成矿压力在53.3 68.5 MPa,相应的成矿深度为2 052 2 807 m;铜铅锌阶段为191.5℃351.0℃,盐度ω(NaCleq)为0.88%34.24%,平均值3.96%,属低盐度;方解石阶段207.2℃233.5℃,盐度ω(NaCleq)为3.55%4.18%,平均值3.77%,为低盐度。从辉钼矿阶段到铜铅锌阶段再到方解石阶段,温度及盐度逐渐降低。辉钼矿成矿压力在53.3 72.9 MPa,成矿深度为2 052 2 807 m。成矿过程中发生了CO_2-H_2O不混溶作用,这是导致辉钼矿沉淀的主要机制。矿床类型属中低温浅成热液型矿床。

关键词： 铅锌矿床   流体包裹体   均一温度   MVT   南天山   乌兹别克斯坦  

摘要： Uchkulach大型铅锌矿床位于乌兹别克斯坦南天山造山带北缘,矿体主要顺层产出于中泥盆统至上泥盆统碳酸盐岩地层中。由于赋矿地层下伏酸性火山岩,该矿床是否和岩浆活动有关仍存在争议。本次在对该矿床地质特征研究的基础上,对矿石样品中重晶石和闪锌矿的流体包裹体以及主要矿物的矿物化学进行分析。结果表明,其均一温度为71~153℃,峰值为93~133℃,冰点温度在-7.4^-16.9℃之间,盐度为11.0%~20.2%,属于低温中盐度流体,暗示其流体来源为盆地卤水或浓缩的海水。对矿石样品中的方铅矿、闪锌矿和重晶石的电子探针分析结果表明,闪锌矿中铁含量较低(<6%),指示其形成温度较低。由此推测该矿床属于与盆地流体有关的MVT型铅锌矿床,而非前苏联学者认为的与下伏火山岩有关的火山-沉积型铅锌矿床。

关键词： 板桥地区   合水地区   特低渗储层   可动流体   微观孔隙结构  

摘要： 针对鄂尔多斯盆地板桥—合水地区长6储层可动流体赋存特征研究薄弱的现状,本次研究采用核磁共振、恒速压汞、铸体薄片、扫描电镜等试验方法,分析了板桥—合水地区长6储层的可动流体赋存特征及其影响因素。研究结果表明,长6特低渗砂岩储层可动流体饱和度参数分布范围较宽,均值不高,仅为35.31%;储层孔隙度、渗透率与可动流体饱和度的相关性弱;微观孔隙结构参数对可动流体赋存特征起主导作用,喉道半径越大、单位体积内喉道数量越多、孔喉半径比越小,储层孔喉连通性越好,可动流体饱和度越高。研究可动流体在微观孔隙中的赋存特征,可为特低渗砂岩储层开发提供依据。

关键词： LDA系统   皮托管   校准方法   不确定度  

摘要： 介绍了用LDA系统对皮托管进行校准的方法,并分析了其测量不确定度。研究结果表明,该方法对皮托管的应用和校准起到积极的推动作用,可以提高测量的准确度。

关键词： 表面张力   感知   实验改进与创新  

摘要： 学生对液体表面层存在力的作用以及表面张力的产生原因和方向存在认知困难,笔者对教材的实验进行了改进,同时自创了新实验.

关键词： 长输天然气管道   水力计算   水力摩阻系数   输气管流量   物性参数  

摘要： 在天然气管道建设过程中,管道水力计算是一项重要环节,只有准确计算管道水力相关参数,才能够确保管道建设质量。本文主要结合实际分析了长输天然气管道水力计算的相关问题,希望有助于促进我国天然气管道建设的进步。

关键词： 塔里木陆块   滴水   砂岩型铜矿   成矿流体   成矿作用  

摘要： 塔里木陆块滴水铜矿是库车盆地新生代砂岩型铜矿的典型代表,多位学者曾对其成因进行研究,但均缺乏详细的地球化学证据。本次研究认为该矿床成矿期分为成岩成矿期和改造成矿期,以成岩成矿期为主。本文通过对该矿床两个成矿期流体包裹体显微测温、成分分析及氢、氧、碳、硫同位素的研究,探讨该矿床成矿流体形成演化与成矿作用的关系。结果表明,该矿床成岩期成矿流体成分主要为CH_4、H_2S、H_2O,代表还原性流体,具有中低温(82.4~181.6℃)、中高压(235.42~454.44MPa)的特点;改造期成矿流体成分主要为H_2O、CO_2、CH_4,代表弱氧化性流体,亦具有中低温(146.2~268.1℃)、中高压(267.83~457.64MPa)的特征;成岩成矿期石英的δD=-107.6‰^-78.3‰、δ^(18)O_(H_2O)=-4.50‰~4.06‰,改造成矿期石英的δD=-109.5‰^-84.9‰、δ^(18)O_(H_2O)=-4.26‰~5.14‰,指示该矿床两个成矿期成矿流体主要为大气降水与盆地卤水的混合。该铜矿矿石中辉铜矿δ^(34)S=-31.6‰^-21.3‰,表明硫主要源自硫酸盐细菌与有机质还原。成矿流体在新近系康村组矿源层中经水岩作用,演化形成含矿热卤水。该矿床碳同位素特征(δ^(13)C值-25.3‰^-22.4‰)、包裹体成分分析表明含矿热卤水中CH_4等有机质应为油田卤水成分。油田卤水中有机质成分在成岩期、改造期均参与了该矿床成矿作用,在滴水铜矿成矿过程中起重要的还原作用。本次研究表明,有机质与滴水铜矿成矿作用关系密切,该矿床是油田卤水参与成矿作用的沉积-改造型矿床。

关键词： 特富矿体   流体包裹体   闪锌矿   流体混合   箭猪坡矿床  

摘要： 箭猪坡矿床是广西丹池成矿带南段五圩矿田中最大的Pb-Zn-Sb多金属矿床。矿床主要由早阶段特富大脉状闪锌矿-脆硫锑铅矿矿化和晚阶段脆硫锑铅矿-闪锌矿-碳酸盐-石英脉状矿化组成。本文分析了箭猪坡矿床两种不同矿化类型石英、闪锌矿中的流体包裹体特征、均一温度及盐度,探讨特富矿体形成的控制因素。两种矿化类型包裹体主要由含CO_2包裹体和水溶液包裹体组成。早阶段特富大脉状矿化流体包裹体均一温度为120~290℃,集中在220~290℃之间,盐度为3.6%~13.6%。晚阶段脉状矿化流体包裹体均一温度为150~350℃,集中在240~310℃之间,盐度为1.4%~12.0%。富CO_2成矿流体主要来自变质、有机质中低温热降解、有机质还原、岩浆出溶及夕卡岩化。箭猪坡矿化产于泥盆系破碎带中,晚于华南地区变质作用;矿床成矿温度(220~310℃)远大于有机物热降解释放大量CO_2的温度(约150℃);矿床深部发育Sn矿化,表明成矿流体具还原性,不太可能含有大量而区内非夕卡岩化岩浆热液矿床成矿热液只含有少量CO_2。因此,初步认为箭猪坡矿床富CO_2流体主要与深部夕卡岩化作用有关,成矿流体主要来源于岩浆热液。成矿流体含少量甲烷、沥青质等有机质,表明成矿过程有盆地卤水混入。早阶段特富矿体成矿流体在温度–盐度图上显示中高温中高盐度和低温低盐度流体混合特征,而晚阶段脉状矿化成矿流体温度–盐度分布较为分散,暗示晚阶段脉状矿化成矿过程主要经历了冷却降温,流体混合较弱。这表明成矿流体大规模混合是形成特富矿体的关键控制因素。依据富CO_2流体可能主要来源于深部夕卡岩化作用,初步推测五圩矿田深部有寻找夕卡岩型矿床良好前景。

关键词： HETVNET   QoS   SVM   RBF   internet of vehicles  

摘要： Heterogeneous vehicular networks (HETVNETs) evolve from vehicular ad hoc networks (VANETs), which allow vehicles to always be connected so as to obtain safety services within intelligent transportation systems (ITSs). The services and data provided by HETVNETs should be neither interrupted nor delayed. Therefore, Quality of Service (QoS) improvement of HETVNETs is one of the topics attracting the attention of researchers and the manufacturing community. Several methodologies and frameworks have been devised by researchers to address QoS-prediction service issues. In this paper, to improve QoS, we evaluate various traffic characteristics of HETVNETs and propose a new supervised learning model to capture knowledge on all possible traffic patterns. This model is a refinement of support vector machine (SVM) kernels with a radial basis function (RBF). The proposed model produces better results than SVMs, and outperforms other prediction methods used in a traffic context, as it has lower computational complexity and higher prediction accuracy.