Relationship between the Extent of Igneous Rocks and Deep Structures as Determined by Gravitational and Magnetic Data in the South China Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The distribution of oil and gas resources in the South China Sea and adjacent areas is closely related to the structural pattern that helped to define the controlling effect of deep processes on oil‐bearing basins. Igneous rocks can record important information from deep processes. Deep structures such as faults, basin uplift and depression, Cenozoic basement and magnetic basement are all the results of energy exchange within the earth. The study of the relationship between igneous rocks and deep structures is of great significance for the study of the South China Sea. By using the minimum curvature potential field separation technique and the correlation analysis technique of gravitational and magnetic anomalies, the fusion of gravitational and magnetic data reflecting igneous rocks can be obtained, through which the igneous rocks with high susceptibility/high density or high susceptibility/low density can be identified. In this study area, igneous rocks do not develop in the Yinggehai basin, Qiongdongnan basin, Zengmu basin and Brunei‐Sabah basin, whilst igneous rocks with high susceptibility/high density or high susceptibility/low density are widely‐developed in other basins. In undeveloped igneous areas, faults are also undeveloped, the Cenozoic thickness is greater, the magnetic basement depth is greater and the Cenozoic thickness is highly positively correlated with the magnetic basement depth. In igneously developed regions, the distribution pattern of the Qiongtai block is mainly controlled by primary faults, while the distribution of the Zhongxisha block, Xunta block and Yongshu‐Taiping block is mainly controlled by secondary faults, the Cenozoic thickness having a low correlation with the depth of the magnetic basement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».