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普通铅对LA-ICP-MS磷灰石U-Pb定年结果的影响及校正方法 被引量:1
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作者 罗涛 王瀚林 +2 位作者 朱松柏 卿丽媛 胡兆初 《岩矿测试》 CAS 北大核心 2025年第1期51-62,共12页
磷灰石是火成岩、变质岩和沉积岩中广泛分布的含铀矿物,开展磷灰石U-Pb年代学研究对揭示岩浆演化过程、示踪溯源等方面具有重要意义。激光剥蚀电感耦合等离子体质谱法(LA-ICP-MS)是开展磷灰石U-Pb年龄微区分析的重要手段之一。当前,基... 磷灰石是火成岩、变质岩和沉积岩中广泛分布的含铀矿物,开展磷灰石U-Pb年代学研究对揭示岩浆演化过程、示踪溯源等方面具有重要意义。激光剥蚀电感耦合等离子体质谱法(LA-ICP-MS)是开展磷灰石U-Pb年龄微区分析的重要手段之一。当前,基体匹配磷灰石U-Pb定年矿物标样缺乏和标样中不可避免的普通铅是制约LA-ICP-MS高精度磷灰石U-Pb年龄分析的主要瓶颈。本文对比研究了标样中普通铅对LA-ICP-MS磷灰石U-Pb定年结果的影响,采用含普通铅的磷灰石MAD作外标直接开展U-Pb年龄校正,获得的被测样品年龄会产生显著的系统偏差(最大约6%);采用207Pb法或Tera-Wasserburg图解法先校正标样中普通铅,再利用校正后的数据进行元素分馏和仪器漂移校正则可获得准确的磷灰石U-Pb年龄,与推荐值偏差在2%以内。另一方面,为消除标样中普通铅对分析结果的影响,本文还采用水蒸气辅助激光剥蚀方法,实现以NIST612玻璃作为外标准确分析磷灰石U-Pb年龄,解决了磷灰石U-Pb定年微区分析高质量标样缺乏的难题。本研究通过对标样中普通铅进行预校正或采用非基体匹配分析,建立了高精度LA-ICP-MS磷灰石U-Pb定年新方法,将促进磷灰石U-Pb年代学在地球科学研究中的应用。 展开更多
关键词 激光剥蚀电感耦合等离子体质谱法 磷灰石 U-PB定年 普通铅校正 非基体匹配分析
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库车坳陷克深地区白垩系巴什基奇克组致密砂岩裂缝发育特征及地质意义 被引量:1
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作者 卫欢 单长安 +4 位作者 朱松柏 黄钟新 刘汉广 朱兵 吴长涛 《岩性油气藏》 CAS 北大核心 2025年第1期149-160,共12页
根据岩心、铸体薄片、激光共聚焦扫描电镜等资料,对库车坳陷克深地区白垩系巴什基奇克组裂缝发育特征及主控因素进行了详细研究,并探讨了其对储层物性和油气聚集效应的影响。研究结果表明:①库车坳陷克深地区白垩系巴什基奇克组为典型... 根据岩心、铸体薄片、激光共聚焦扫描电镜等资料,对库车坳陷克深地区白垩系巴什基奇克组裂缝发育特征及主控因素进行了详细研究,并探讨了其对储层物性和油气聚集效应的影响。研究结果表明:①库车坳陷克深地区白垩系巴什基奇克组为典型的致密砂岩储层,岩石类型以岩屑长石砂岩为主,主要发育剪切缝和张性裂缝,且以高角度缝和直立缝为主,未充填和半充填裂缝占比较大;克深A、克深B气藏裂缝的平面分布差异主要由构造位置和应力演化的不同所导致,其中克深A气藏裂缝有效性优于克深B气藏。②研究区不同构造部位的裂缝密度和有效性存在差异,背斜高点部位裂缝有效性最高,鞍部和翼部近断裂处虽裂缝密度大但有效性较低;砂岩中裂缝有效性高于泥岩;砂、泥岩厚度比与裂缝密度呈非线性关系,当砂岩厚度和泥岩厚度的比值达到6.1时,裂缝密度出现最大值,当比值大于6.1时,裂缝密度逐渐减小。③研究区裂缝的发育可提高致密砂岩储层的渗透率,裂缝网络系统可有效连接低渗透储层,提升了油气的成藏效率、运移能力和富集程度。 展开更多
关键词 致密砂岩 剪切缝 张性裂缝 构造部位 裂缝密度 砂泥岩厚度比 储集能力 巴什基奇克组 白垩系 克深地区 库车坳陷
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基于IAO-PNN模型的天然气水合物生成条件预测研究 被引量:2
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作者 梁龙贵 张龙 +3 位作者 郭仕为 景玉平 梁挺 李姜超 《低碳化学与化工》 CAS 北大核心 2023年第6期170-176,共7页
为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题,收集天然气水合物生成实验数据,构造了概率神经网络(PNN)模型。通过自适应权重和双曲正切函数,对天鹰(AO)算法进行改进,实现了平滑参数的优化,最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。... 为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题,收集天然气水合物生成实验数据,构造了概率神经网络(PNN)模型。通过自适应权重和双曲正切函数,对天鹰(AO)算法进行改进,实现了平滑参数的优化,最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。通过与热力学模型及机器学习模型进行比较,验证了算法的优越性。结果表明,AO算法改进后(IAO),寻优精度和收敛速度明显优于AO、粒子群(PSO)和麻雀(SSA)等智能算法;IAO-PNN模型与实验数据的吻合性相对最高,适合二元体系、多元体系、酸性体系和醇盐体系中的水合物生成条件预测,且在高压环境下的预测效果良好;与热力学模型及机器学习模型相比,IAO-PNN模型在训练集上的均方根误差(RMSE)为0.6176、决定系数(R2)为0.9994,测试集上的RMSE为0.7624、R2为0.9991,表现出良好的泛化性能。通过现场验证,IAO-PNN模型适用性良好,可为现场解堵措施的制定提供参考。 展开更多
关键词 IAO-PNN模型 天然气 水合物 热力学模型 机器学习
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