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991.
橄榄玄武岩的K-Ar同位素年龄是否应该重新审查 总被引:1,自引:1,他引:0
《科学通报》1998,43(7):689-690
晚新生代橄榄玄武岩在中国有大面积出露,统计表明,中国仅晚新生代的火山就不下50群,其中含橄榄石的玄武岩主要分布在东北、东南沿海和大同地区,青藏高原及周边和台湾省也有少量分布.由于这些岩石新鲜,结晶颗粒细小均匀,年龄新,故在定年时多采用全岩的KAr定年法.但是,许多从事新构造研究的地质工作者常常感到KAr法所测定的玄武岩的年龄老于其他地质证据.Jeager等人[1]在大同地区建立BB6(BB24)第四纪火山岩KAr标准样时,最早在我国发现了橄榄石斑晶中过剩Ar的存在,并在其后对这一问题进行了详细的研究(即利用真空破碎的方… 相似文献
992.
993.
从砂岩地球化学探讨盆地构造背景 总被引:15,自引:0,他引:15
砂岩的地球化学成分主要受物源区控制 .因此 ,通过分析砂岩的化学成分可以对盆地所处大地构造位置等问题进行准确分析判断 .对吐鲁番_哈密盆地中砂岩的常量及稀土微量元素分析表明 ,吐鲁番_哈密盆地为座落于陆壳之上的大陆型沉积盆地 ,而非大洋盆地 .沉积物的物源来自大陆壳内 . 相似文献
994.
995.
996.
煤矸石自然风化过程中微量重金属元素的地球化学行为 总被引:13,自引:0,他引:13
通过对不同风化程度的煤矸石样品进行地球化学相的研究,发现对煤矸石来讲,其自然风化过程实际是一个微量重金属元素的富集过程,在此过程中,重金属的释放受残余相的控制,它们在环境中的迁移和地球化学行为则受铁-锰相和有机相的控制,就煤矸石的环境地球化学效应而言,微量重金属的污染范围是有限的,主要局限在煤矸石堆周围。 相似文献
997.
对海南岛东寨港自然保护区红树林沉积物常量元素及微量元素含量特征进行了分析,采用因子分析进行元素组合特征研究,结果表明:研究区沉积物常量元素平均含量具有AlFeNaKMgCaP的特征,K和P元素含量波动性较大,可能与保护区周边养猪场以及以虾、鸭为代表的养殖业及周边农业活动有关;重金属平均含量值都在国家标准之内,整体环境质量良好,但重金属Cr和Ni元素样品有超标现象,可能存在点源污染物的输入;相关性分析表明,Al与As、Cu、Fe、K、Mg、Mo、Na、Ni、Pb、Sr、V、Zn之间呈现强正相关关系,Fe与Co、Mn、Ni之间具有强正相关性,Pb与Zn正相关性较好,Ca与Sr相关性显著.因子分析结果表明研究区沉积物的物质来源主要是细粒陆源碎屑沉积组分与海洋碳酸盐生物介壳碎屑物质及其他生物,其中细粒陆源碎屑沉积组分占主导地位. 相似文献
998.
999.
同位素稀释质谱-γ能谱法测定天然铀燃料元件燃耗 总被引:1,自引:0,他引:1
天然铀燃料元件燃耗低,裂变产物少,燃耗测定难度大.本文选取137 Cs为燃耗监测核素,采用高效液相色谱法(HPLC)分离燃料元件溶液中的铀,同位素稀释-热电离质谱法(ID-TIMS)测定燃料元件中铀浓度,基于高灵敏度γ能谱法测定裂变产物137 Cs.介绍了铀与裂变产物高效液相色谱分离、铀质谱测定、稀释剂与样品比例优化、137 Cs点源制备、数据修正计算等过程,给出了3根天然铀燃料棒所取样品的燃耗测定值. 相似文献
1000.
Hui Li Chunmei Liu Mugizi Robert Rwebangira Legand Burge 《清华大学学报》2014,(6):617-623
Mass spectrometry is one of the widely utilized important methods to study protein functions and components. The challenge of mono-isotope pattern recognition from large scale protein mass spectral data needs computational algorithms and tools to speed up the analysis and improve the analytic results. We utilized na¨?ve Bayes network as the classifier with the assumption that the selected features are independent to predict monoisotope pattern from mass spectrometry. Mono-isotopes detected from validated theoretical spectra were used as prior information in the Bayes method. Three main features extracted from the dataset were employed as independent variables in our model. The application of the proposed algorithm to public Mo dataset demonstrates that our na¨?ve Bayes classifier is advantageous over existing methods in both accuracy and sensitivity. 相似文献