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南海海马冷泉区沉积物孔隙水地球化学特征对冷泉活动的指示被引量：1: 1; 作者孙国静管红香 +7 位作者张志顺赵彦彦冯俊熙杨俊张广璐张雅茹魏浩天刘盛《海洋地质与第四纪地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-14,共14页; 海马冷泉位于南海琼东南海域,是南海迄今发现的两个活动冷泉之一。我们对海马冷泉Rov2和PC3站位两个活塞重力柱沉积物孔隙水的阴阳离子、溶解无机碳(DIC)及其碳同位素组成和Sr、Ba含量等进行了分析。结果表明,两个站位孔隙水DIC含量(Rov... 展开更多; 关键词甲烷厌氧氧化冷泉渗漏孔隙水中国南海; 在线阅读下载PDF 职称材料

海岸海洋碳循环过程与CO_(2)负排放被引量：2: 2; 作者于雷李三忠 +1 位作者索艳慧王秀娟《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期14-25,共12页; 海岸海洋接受大量来自陆源的碳物质和营养盐,涉及大量以碳为中心的相互作用,是重要的碳循环海域;同时,该区域也常发育具有良好圈闭条件的储-盖系统,具有明显的CO_(2)储集潜力。该文以海岸海洋及其下发育的沉积盆地为研究对象,综述了碳... 展开更多; 关键词碳循环蓝色碳汇 CO_(2)负排放海岸海洋; 在线阅读下载PDF 职称材料

南海北部多类型天然气水合物成藏特征与赋存差异被引量：1: 3; 作者靳佳澎王秀娟 +5 位作者邓炜李清平李丽霞余晗周吉林吴能友《地学前缘》北大核心 2025年第2期61-76,共16页; 近年来,我国在南海北部完成了9个天然气水合物钻探航次,采集了大量三维地震资料,发现了多种赋存类型的天然气水合物,但是不同赋存形态与富集程度的天然气水合物地球物理异常响应及主控因素差异有待厘清。在台西南盆地和琼东南盆地发现... 展开更多; 关键词天然气水合物多类型流体运移储层南海北部; 在线阅读下载PDF 职称材料

机器学习:海底矿产资源智能勘探的新途径被引量：1: 4; 作者刘洋李三忠 +7 位作者钟世华郭广慧刘嘉情牛警徽薛梓萌周建平董昊索艳慧《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期520-529,共10页; 海底蕴藏着丰富的关键矿产资源,是当前研究的热点,也是未来产业新领域。随着海洋探测技术的不断进步,海底矿产勘探的数据量和数据维数急剧增加,给数据处理与解释带来了巨大困难和挑战。面对海量数据,传统的数据解释与分析方法暴露出许... 展开更多; 关键词机器学习铁锰结核富钴结壳天然气水合物海底矿产; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名南海海马冷泉区沉积物孔隙水地球化学特征对冷泉活动的指示被引量：1: 1; 作者孙国静管红香张志顺赵彦彦冯俊熙杨俊张广璐张雅茹魏浩天刘盛; 机构中国海洋大学海洋地球科学学院深海圈层与地球系统教育部前沿科学中心崂山实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室中国地质调查局广州海洋地质调查局; 出处《海洋地质与第四纪地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-14,共14页; 基金国家自然科学基金项目“冷泉系统甲烷消耗过程的氢利用及其生物地球化学记录”(42276053) 泰山学者青年专家项目(tsqn202211069) 中央高校基本科研业务费专项(202172002,202172003)。; 文摘海马冷泉位于南海琼东南海域,是南海迄今发现的两个活动冷泉之一。我们对海马冷泉Rov2和PC3站位两个活塞重力柱沉积物孔隙水的阴阳离子、溶解无机碳(DIC)及其碳同位素组成和Sr、Ba含量等进行了分析。结果表明,两个站位孔隙水DIC含量(Rov2和PC3最大DIC含量分别为27.4、8.5 mM)和δ^(13)CDIC(Rov2和PC3站位最低值分别为-54.63‰和-48.93‰)具有明显的镜像关系。结合孔隙水硫酸盐浓度的变化特征,Rov2和PC3站位的硫酸盐-甲烷界面(SMI)分别位于约485和410 cm。通过模拟估算,Rov2和PC3站位向上甲烷通量分别为67.4和97.2 mol·m^(-2)·ka^(-1),较浅的SMI深度与相对较高的甲烷通量相一致。SMI附近极低的孔隙水δ^(13)CDIC值指示了AOM作用的发生及其对DIC的贡献。在Rov2站位,自生碳酸盐矿物以高镁方解石为主,阳离子Ca^(2+)、Mg^(2+)和Sr^(2+)含量随深度增加并表现出与SO_(4)^(2−)阴离子含量相似的变化特征。在SMI附近,随着SO_(4)^(2−)的消耗、有机质的矿化将大量的Ba^(2+)和PO_(4)^(3-)释放进入孔隙水。因此,冷泉孔隙水地球化学特征的变化能帮助我们有效识别渗漏活动过程,对AOM作用下物质的迁移与转化具有重要的指示意义。; 关键词甲烷厌氧氧化冷泉渗漏孔隙水中国南海; Keywords anaerobic oxidation of methane cold seeps pore water South China Sea; 分类号 P736.4 [天文地球—海洋地质]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名海岸海洋碳循环过程与CO_(2)负排放被引量：2: 2; 作者于雷李三忠索艳慧王秀娟; 机构中国海洋大学海洋地球科学学院深海圈层与地球系统教育部前沿科学中心海底科学与探测技术教育部重点实验室崂山实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室; 出处《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期14-25,共12页; 基金国家自然科学基金重大计划重点项目(91958214)。; 文摘海岸海洋接受大量来自陆源的碳物质和营养盐,涉及大量以碳为中心的相互作用,是重要的碳循环海域;同时,该区域也常发育具有良好圈闭条件的储-盖系统,具有明显的CO_(2)储集潜力。该文以海岸海洋及其下发育的沉积盆地为研究对象,综述了碳物质在海岸海洋中的循环过程、CO_(2)通量的影响因素和海岸海洋沉积盆地的储碳机理。从“双碳”角度,重点论述了海岸海洋在促进CO_(2)负排放方面的意义、促进海洋负碳排放的潜在途径和在沉积盆地的储碳潜力及面临的问题。海岸海洋是重要的碳汇区域之一,高效率的微生物碳泵和碳酸盐碳泵是增强海岸海洋CO_(2)负排放的核心过程;同时,海岸海洋沉积盆地中的储-盖系统,不但提供了额外的CO_(2)封存空间,也保障了CO_(2)封存的安全性。未来的研究应以抑制海岸海洋中碳物质向CO_(2)转化的进程和保障沉积储层中CO_(2)封存的安全性为主要方向,为CO_(2)负排放提供理论依据与技术保障。; 关键词碳循环蓝色碳汇 CO_(2)负排放海岸海洋; Keywords carbon cycling blue carbon sink CO_(2)negative emission coastal ocean; 分类号 P734 [天文地球—海洋化学] P595 [天文地球—地球化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名南海北部多类型天然气水合物成藏特征与赋存差异被引量：1: 3; 作者靳佳澎王秀娟邓炜李清平李丽霞余晗周吉林吴能友; 机构崂山实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室中国海洋大学海洋地球科学学院深海圈层与地球系统教育部前沿科学中心海底科学与探测技术教育部重点实验室广州海洋地质调查局天然气水合物勘查开发国家工程研究中心中海油研究总院有限责任公司天然气水合物国家重点实验室; 出处《地学前缘》北大核心 2025年第2期61-76,共16页; 基金国家自然科学基金项目(42206063,42376058)。; 文摘近年来,我国在南海北部完成了9个天然气水合物钻探航次,采集了大量三维地震资料,发现了多种赋存类型的天然气水合物,但是不同赋存形态与富集程度的天然气水合物地球物理异常响应及主控因素差异有待厘清。在台西南盆地和琼东南盆地发现了呈烟囱状反射的裂隙充填型水合物与呈强振幅反射的孔隙充填型水合物垂向叠置分布,而珠江口盆地水合物稳定带底界上部广泛发育孔隙充填型水合物。研究认为低孔渗特征、相对细粒沉积层和块体搬运沉积体储层,匹配局部高通量流体供给条件,控制了裂隙充填型水合物赋存;相对低通量流体和相对粗粒储层岩性是孔隙充填型水合物赋存的主要条件,而Ⅱ型水合物、水合物与游离气共存及近期活动水合物系统均与深部来源热成因气及相对高通量流体供给有关。构造沉积背景差异是多类型水合物赋存的主要原因,流体运移通道、运移方式和储层岩性耦合控制天然气水合物富集程度;受晚期岩浆侵入、泥火山构造、隆起构造影响而形成的断层和气烟囱构造控制流体运移与天然气水合物成藏。因而查明不同盆地发育的天然气水合物赋存差异,厘清多类型水合物地质主控因素对于指导高富集天然气水合物藏勘探具有重要意义。; 关键词天然气水合物多类型流体运移储层南海北部; Keywords gas hydrate multitype fluid migration reservoir northern South China Sea; 分类号 P618.13 [天文地球—矿床学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机器学习:海底矿产资源智能勘探的新途径被引量：1: 4; 作者刘洋李三忠钟世华郭广慧刘嘉情牛警徽薛梓萌周建平董昊索艳慧; 机构中国海洋大学海洋地球科学学院深海圈层与地球系统教育部前沿科学中心/海底科学与探测技术教育部重点实验室青岛海洋科学与技术国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室; 出处《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期520-529,共10页; 基金青岛海洋科学与技术试点国家实验室山东省专项(2022QNLM05032) 中央高校基本科研业务费专项(202172002) +1 种基金山东省自然科学基金项目(ZR2020QD027)。; 文摘海底蕴藏着丰富的关键矿产资源,是当前研究的热点,也是未来产业新领域。随着海洋探测技术的不断进步,海底矿产勘探的数据量和数据维数急剧增加,给数据处理与解释带来了巨大困难和挑战。面对海量数据,传统的数据解释与分析方法暴露出许多问题。机器学习以其强大的自学能力,为无法解决或难以解决的问题提供了一系列智能分析决策方案,提高了数据分析的效率,是海底矿产资源智能勘探的新途径。近年来,机器学习在地球科学领域获得了广泛的关注和研究。为此,围绕机器学习技术应用于海底资源勘探技术,本文首先简要介绍了机器学习中经典的模型算法,然后详细阐述了机器学习在海底能源矿产和金属矿产两个方面的应用现状,最后总结了机器学习在海底矿产智能勘探领域的应用前景,指出了现有研究中存在的问题,提出了解决方案和未来的发展方向。; 关键词机器学习铁锰结核富钴结壳天然气水合物海底矿产; Keywords machine learning ferromanganese nodule cobalt-rich crusts natural gas hydrate seafloor minerals; 分类号 P744 [天文地球—海洋科学] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	南海海马冷泉区沉积物孔隙水地球化学特征对冷泉活动的指示	孙国静管红香张志顺赵彦彦冯俊熙杨俊张广璐张雅茹魏浩天刘盛	《海洋地质与第四纪地质》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	海岸海洋碳循环过程与CO_(2)负排放	于雷李三忠索艳慧王秀娟	《海洋学研究》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	南海北部多类型天然气水合物成藏特征与赋存差异	靳佳澎王秀娟邓炜李清平李丽霞余晗周吉林吴能友	《地学前缘》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	机器学习:海底矿产资源智能勘探的新途径	刘洋李三忠钟世华郭广慧刘嘉情牛警徽薛梓萌周建平董昊索艳慧	《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料