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安徽东至兆吉口铅锌矿区岩浆岩锆石U-Pb年龄及其地质意义 被引量：21
1
作者 徐晓春 刘雪 +5 位作者 张赞赞 何苗 刘晓燕 谢巧勤 范子良 何俊 《地质科学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期431-455,共25页
通过对安徽省东至县兆吉口铅锌矿区岩浆岩的LA-ICP MS锆石U-Pb年龄测定,获得矿区北部戴村花岗闪长岩体的年龄为145.5±177;1.3 Ma,花岗斑岩脉的年龄为143.5±177;4.3 Ma,细晶闪长岩脉的年龄为129.0±177;2.3 Ma和128.4±... 通过对安徽省东至县兆吉口铅锌矿区岩浆岩的LA-ICP MS锆石U-Pb年龄测定,获得矿区北部戴村花岗闪长岩体的年龄为145.5±177;1.3 Ma,花岗斑岩脉的年龄为143.5±177;4.3 Ma,细晶闪长岩脉的年龄为129.0±177;2.3 Ma和128.4±177;2.7 Ma,前两者为同一期岩浆作用的产物,后者为赋矿岩石之一,铅锌矿化与该期岩浆作用关系密切.矿区所有中酸性侵入岩体和岩脉中均发育大量继承锆石,反映有大量成岩物质来源于古老地壳基底.继承锆石核的同位素年龄集中于890～ 740 Ma,揭示出该区晋宁期华夏板块与扬子板块之间的构造—岩浆事件,少量大于1 000 Ma甚至2 500 Ma的锆石年龄数据反映该区可能存在早元古代甚至太古代古老陆壳基底. 展开更多
关键词 MS锆石 U-pb年龄 中酸性岩浆岩 兆吉口铅锌矿床 区域构造演化
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皖南东至兆吉口铅锌矿床成矿时代的厘定及其找矿指示意义 被引量：8
2
作者 傅仲阳 徐晓春 +2 位作者 刘晓燕 刘雪 谢巧勤 《矿床地质》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期463-480,共18页
皖南东至兆吉口铅锌矿床是近年来在江南过渡带西段新发现的一个规模达中型的中-低温热液型矿床。目前揭露的铅锌矿体均赋存于东至断裂带及其西侧次级张(扭)性断裂及裂隙中。文章选取了该矿床主要矿石矿物闪锌矿以及与主成矿阶段金属硫... 皖南东至兆吉口铅锌矿床是近年来在江南过渡带西段新发现的一个规模达中型的中-低温热液型矿床。目前揭露的铅锌矿体均赋存于东至断裂带及其西侧次级张(扭)性断裂及裂隙中。文章选取了该矿床主要矿石矿物闪锌矿以及与主成矿阶段金属硫化物紧密共生的石英,分别采用流体包裹体Rb-Sr法和40Ar-39Ar法进行同位素地质年龄测定。4件闪锌矿样品获得流体包裹体Rb-Sr等时线年龄为(128±1)Ma;2件石英样品获得流体包裹体40Ar-39Ar坪年龄分别为(128.74±3.02)Ma和(128.19±1.98)Ma,等时线年龄分别为(128.81±5.25)Ma和(128.30±3.47)Ma,反等时线年龄分别为(128.82±5.24)Ma和(128.31±3.47)Ma。同位素地质年龄测试结果基本一致,表明兆吉口铅锌矿床形成于128 Ma左右,成矿时代为早白垩世。该成矿年龄与赋矿闪长玢岩的形成时间((129.0±2.3)Ma^(128.4±2.7)Ma)一致,也与东至断裂燕山晚期的活动年龄((126.3±2.2)Ma)相近,表明该矿床成矿与燕山晚期的构造-岩浆活动密切相关,此时区域构造背景为强烈挤压后的伸展环境。这一矿化事件在成矿时代上明显晚于长江中下游成矿带中的断隆区(如铜陵、安庆-贵池等矿集区)的铜金多金属矿床和皖南成矿带中的钨钼多金属矿床(>136 Ma),而与长江中下游成矿带断坳区的玢岩铁矿床的成矿时间(135~127 Ma)相近,指示长江中下游成矿带与皖南成矿带之间的江南过渡带中发育有燕山晚期较晚阶段(128 Ma左右)的铅锌矿化事件,为今后在该区开展铅锌多金属矿床找矿勘探提供了重要依据。 展开更多
关键词 地球化学 闪锌矿流体包裹体Rb-Sr定年 石英流体包裹体40Ar-39Ar定年 成矿时代 兆吉口铅锌矿床 皖南东至
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安徽东至兆吉口铅锌矿地球化学特征及成因类型 被引量：7
3
作者 肖金根 《地质学刊》 CAS 2014年第3期365-373,共9页
安徽东至兆吉口铅锌矿的主要赋矿层位为蓟县系环沙组下段,成矿元素来源多元化,环沙组变质围岩和矿体附近岩浆岩体是重要矿源层。通过对该区岩石地球化学特征和矿床地球化学特征的分析总结,认为兆吉口铅锌矿是一个与岩浆活动有关的浅成... 安徽东至兆吉口铅锌矿的主要赋矿层位为蓟县系环沙组下段,成矿元素来源多元化,环沙组变质围岩和矿体附近岩浆岩体是重要矿源层。通过对该区岩石地球化学特征和矿床地球化学特征的分析总结,认为兆吉口铅锌矿是一个与岩浆活动有关的浅成低温热液充填型矿床。 展开更多
关键词 兆吉口铅锌矿 地球化学特征 成因类型 安徽东至
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卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 被引量：43
4
作者 刘艳鹏 朱立新 周永章 《岩石学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3217-3224,共8页
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主... 大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 展开更多
关键词 大数据 成矿预测 卷积神经网络 机器学习 地球化学 兆吉口铅锌矿床
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