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磷灰石Eu/Y-Ce:基于大数据的源区类型判别新图解
被引量:
7
1
作者
周统
邱昆峰
+2 位作者
王瑀
于皓丞
侯照亮
《岩石学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期291-299,共9页
磷灰石广泛分布于火成岩、沉积岩和变质岩中,是一种常见的、包含丰富微量元素的副矿物。磷灰石晶格可容纳丰富的微量元素,且因其形成的物理化学条件不同会表现出差异明显的微量元素特征。利用磷灰石微量元素特征可以追踪物质来源和演化...
磷灰石广泛分布于火成岩、沉积岩和变质岩中,是一种常见的、包含丰富微量元素的副矿物。磷灰石晶格可容纳丰富的微量元素,且因其形成的物理化学条件不同会表现出差异明显的微量元素特征。利用磷灰石微量元素特征可以追踪物质来源和演化。现在常用的方法是利用磷灰石的微量元素绘制二元判别图解,经典判别图解包括Sr-Y、Sr-Mn、Y-(Eu/Eu^(*))和(Ce/Yb)_(N)-REE图解。随着微区测试技术发展,磷灰石微量元素数据日渐丰富,同时由于磷灰石化学成分的复杂性,传统图解已逐渐无法有效利用这些数据所携带的信息,进而无法准确判别其生成环境。建立能准确判别磷灰石物源的新型判别图解故而迫切。近年来,磷灰石微量元素数据的大量积累,为运用以大数据为依托,准确判别磷灰石物源奠定了数据基础。本研究将大数据技术与地球化学数据相结合,共收集整理了1925个代表性磷灰石测试点的微量元素数据,对富碱性火成岩、超镁铁质岩石、镁铁质火成岩、长英质花岗岩、中-低级变质岩、高级变质岩六种类型中磷灰石微量元素数据进行穷举端元处理,共获得7140个磷灰石物源判别图解端元组合,在轮廓系数限定下,进一步有效筛选并提取出能判别磷灰石物源类型的最优图解端元。本文构建了Eu/Y-Ce磷灰石判别新图解,相较于之前的磷灰石判别图解,其涵盖了更全面的物源类型,可以更准确地判别源区类型。
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关键词
磷灰石
微量元素
物源
判别
大数据分析
eu/y-ce判别图解
下载PDF
职称材料
题名
磷灰石Eu/Y-Ce:基于大数据的源区类型判别新图解
被引量:
7
1
作者
周统
邱昆峰
王瑀
于皓丞
侯照亮
机构
中国地质大学(北京)地球科学与资源学院
中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室
维也纳大学地质系
出处
《岩石学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期291-299,共9页
基金
国家重点研发计划(2019YFA0708603)
国家自然科学基金项目(42130801、42072087)
+3 种基金
北京市科技新星(Z201100006820097)
成矿作用与成矿预测重点实验室开放基金(ZS2010)
111计划2.0(BP0719021)
阿里云高校数字化创新专项(2021ALA01006)联合资助。
文摘
磷灰石广泛分布于火成岩、沉积岩和变质岩中,是一种常见的、包含丰富微量元素的副矿物。磷灰石晶格可容纳丰富的微量元素,且因其形成的物理化学条件不同会表现出差异明显的微量元素特征。利用磷灰石微量元素特征可以追踪物质来源和演化。现在常用的方法是利用磷灰石的微量元素绘制二元判别图解,经典判别图解包括Sr-Y、Sr-Mn、Y-(Eu/Eu^(*))和(Ce/Yb)_(N)-REE图解。随着微区测试技术发展,磷灰石微量元素数据日渐丰富,同时由于磷灰石化学成分的复杂性,传统图解已逐渐无法有效利用这些数据所携带的信息,进而无法准确判别其生成环境。建立能准确判别磷灰石物源的新型判别图解故而迫切。近年来,磷灰石微量元素数据的大量积累,为运用以大数据为依托,准确判别磷灰石物源奠定了数据基础。本研究将大数据技术与地球化学数据相结合,共收集整理了1925个代表性磷灰石测试点的微量元素数据,对富碱性火成岩、超镁铁质岩石、镁铁质火成岩、长英质花岗岩、中-低级变质岩、高级变质岩六种类型中磷灰石微量元素数据进行穷举端元处理,共获得7140个磷灰石物源判别图解端元组合,在轮廓系数限定下,进一步有效筛选并提取出能判别磷灰石物源类型的最优图解端元。本文构建了Eu/Y-Ce磷灰石判别新图解,相较于之前的磷灰石判别图解,其涵盖了更全面的物源类型,可以更准确地判别源区类型。
关键词
磷灰石
微量元素
物源
判别
大数据分析
eu/y-ce判别图解
Keywords
Apatite
Trace elements
Provenance
Big data analysis
eu
/y-ce
discrimination diagram
分类号
P578.922 [天文地球—矿物学]
P595 [天文地球—地球化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
磷灰石Eu/Y-Ce:基于大数据的源区类型判别新图解
周统
邱昆峰
王瑀
于皓丞
侯照亮
《岩石学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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