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西南印度洋中脊51°E(#26洋脊段)地质特征及其对海底热液活动的指示
1
作者
董振
梁锦
+4 位作者
曹志敏
贺惠忠
陈亮
吕修亚
孙金烨
《海洋地质前沿》
CSCD
北大核心
2023年第4期14-22,共9页
在海底多金属硫化物调查过程中,对于已知热液区需要精细地质填图工作,而这种填图往往存在覆盖面积较小、所包含的地质要素较少以及与区域构造作用和岩浆活动联系不足等问题。基于历年大洋航次在西南印度洋中脊#26洋脊段(51°E区域)...
在海底多金属硫化物调查过程中,对于已知热液区需要精细地质填图工作,而这种填图往往存在覆盖面积较小、所包含的地质要素较少以及与区域构造作用和岩浆活动联系不足等问题。基于历年大洋航次在西南印度洋中脊#26洋脊段(51°E区域)所获得的深海光学拖曳系统的资料,结合高精度多波束水深数据,提出一种系统的底质热液异常划分原则,识别出热液蚀变岩石或角砾、疑似热液沉积物、热液生物及其遗骸富集和胶结碳酸盐4种底质热液异常类型。高分辨率海底地质填图结果表明,本区存在4处热液活动的异常区。#26洋脊段热液活动频率值为2~10,至少是全球海底热液活动频率经验公式的1.8倍以上。我们认为在超慢速扩张脊局部熔融异常或者发育非转换不连续带的洋脊段,可能存在更多的海底热液活动,也具有形成大型多金属硫化物矿床的潜力。
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关键词
底质类型
热液异常
#26洋脊段
西南印度洋中脊
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职称材料
基于蚁群神经网络的地下水脆弱性评价与分析
被引量:
1
2
作者
孙金烨
刘汝涛
徐韶
《低碳世界》
2016年第20期82-83,共2页
为了准确而快速的对地下水脆弱性进行评价与分析,本文将蚁群与BP神经网络算法相结合,建立了一种针对地下水脆弱性评价的蚁群神经网络模型。该模型是将蚁群算法应用到神经网络的优化训练中,以此避免神经网络在训练过程中容易陷入局部极...
为了准确而快速的对地下水脆弱性进行评价与分析,本文将蚁群与BP神经网络算法相结合,建立了一种针对地下水脆弱性评价的蚁群神经网络模型。该模型是将蚁群算法应用到神经网络的优化训练中,以此避免神经网络在训练过程中容易陷入局部极值以及收敛速度慢的不足,再用训练好的神经网络对研究对象进行仿真。以实测的样本数据为例,应用蚁群神经网络模型进行地下水脆弱性评价实验,结果表明:该模型与标准BP神经网络相比,具有较高的评价精度和较快的运算速度,是一种十分有效的评价方法。
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关键词
地下水脆弱性
评价
蚁群算法
BP神经网络
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职称材料
题名
西南印度洋中脊51°E(#26洋脊段)地质特征及其对海底热液活动的指示
1
作者
董振
梁锦
曹志敏
贺惠忠
陈亮
吕修亚
孙金烨
机构
自然资源部南海调查中心
自然资源部第二海洋研究所
中国海洋大学海洋地球科学学院
中国地质大学(北京)地球科学与资源学院
出处
《海洋地质前沿》
CSCD
北大核心
2023年第4期14-22,共9页
基金
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目“‘龙旂’热液区成为首个公海世界自然遗产的可行性研究”(SZ2201)。
文摘
在海底多金属硫化物调查过程中,对于已知热液区需要精细地质填图工作,而这种填图往往存在覆盖面积较小、所包含的地质要素较少以及与区域构造作用和岩浆活动联系不足等问题。基于历年大洋航次在西南印度洋中脊#26洋脊段(51°E区域)所获得的深海光学拖曳系统的资料,结合高精度多波束水深数据,提出一种系统的底质热液异常划分原则,识别出热液蚀变岩石或角砾、疑似热液沉积物、热液生物及其遗骸富集和胶结碳酸盐4种底质热液异常类型。高分辨率海底地质填图结果表明,本区存在4处热液活动的异常区。#26洋脊段热液活动频率值为2~10,至少是全球海底热液活动频率经验公式的1.8倍以上。我们认为在超慢速扩张脊局部熔融异常或者发育非转换不连续带的洋脊段,可能存在更多的海底热液活动,也具有形成大型多金属硫化物矿床的潜力。
关键词
底质类型
热液异常
#26洋脊段
西南印度洋中脊
Keywords
substrate type
hydrothermal anomaly
Segment 26
Southwest Indian Ridge
分类号
P736 [天文地球—海洋地质]
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职称材料
题名
基于蚁群神经网络的地下水脆弱性评价与分析
被引量:
1
2
作者
孙金烨
刘汝涛
徐韶
机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
出处
《低碳世界》
2016年第20期82-83,共2页
文摘
为了准确而快速的对地下水脆弱性进行评价与分析,本文将蚁群与BP神经网络算法相结合,建立了一种针对地下水脆弱性评价的蚁群神经网络模型。该模型是将蚁群算法应用到神经网络的优化训练中,以此避免神经网络在训练过程中容易陷入局部极值以及收敛速度慢的不足,再用训练好的神经网络对研究对象进行仿真。以实测的样本数据为例,应用蚁群神经网络模型进行地下水脆弱性评价实验,结果表明:该模型与标准BP神经网络相比,具有较高的评价精度和较快的运算速度,是一种十分有效的评价方法。
关键词
地下水脆弱性
评价
蚁群算法
BP神经网络
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
西南印度洋中脊51°E(#26洋脊段)地质特征及其对海底热液活动的指示
董振
梁锦
曹志敏
贺惠忠
陈亮
吕修亚
孙金烨
《海洋地质前沿》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于蚁群神经网络的地下水脆弱性评价与分析
孙金烨
刘汝涛
徐韶
《低碳世界》
2016
1
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职称材料
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