基于花岗闪长岩矿物成分的热导率预测模型

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基于花岗闪长岩矿物成分的热导率预测模型

陈东灿, 窦斌, 田红, 肖鹏, 蓝天杉

文章导航 > 地质科技通报 > 2019 > 38(2): 262-266

陈东灿, 窦斌, 田红, 肖鹏, 蓝天杉. 基于花岗闪长岩矿物成分的热导率预测模型[J]. 地质科技通报, 2019, 38(2): 262-266.

引用本文:

陈东灿, 窦斌, 田红, 肖鹏, 蓝天杉. 基于花岗闪长岩矿物成分的热导率预测模型[J]. 地质科技通报, 2019, 38(2): 262-266.

Chen Dongcan, Lan Tianshan. Thermal Conductivity Prediction Model Based on Mineral Composition of Granodiorite[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2019, 38(2): 262-266.

Citation:

Chen Dongcan, Lan Tianshan. Thermal Conductivity Prediction Model Based on Mineral Composition of Granodiorite[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2019, 38(2): 262-266.

陈东灿, 窦斌, 田红, 肖鹏, 蓝天杉. 基于花岗闪长岩矿物成分的热导率预测模型[J]. 地质科技通报, 2019, 38(2): 262-266.

引用本文:

陈东灿, 窦斌, 田红, 肖鹏, 蓝天杉. 基于花岗闪长岩矿物成分的热导率预测模型[J]. 地质科技通报, 2019, 38(2): 262-266.

Chen Dongcan, Lan Tianshan. Thermal Conductivity Prediction Model Based on Mineral Composition of Granodiorite[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2019, 38(2): 262-266.

Citation:

Chen Dongcan, Lan Tianshan. Thermal Conductivity Prediction Model Based on Mineral Composition of Granodiorite[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2019, 38(2): 262-266.

基于花岗闪长岩矿物成分的热导率预测模型

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出版历程
- 刊出日期: 2019-03-31

Thermal Conductivity Prediction Model Based on Mineral Composition of Granodiorite

摘要: 岩石矿物成分的种类及相应体积分数是影响岩石热导率的主要因素，通过室内实验测定花岗闪长岩的热导率及矿物成分的含量，研究矿物成分对岩石热导率的影响规律。将岩样各矿物成分体积分数转化为相同平板面积的壁面厚度，建立了花岗闪长岩矿物成分对其热导率影响规律的预测模型，预测值与实测值误差在０．２～０．６Ｗ／（ｍ·Ｋ）之间，通过修正系数调整模型使误差控制在５％范围，同时分析模型得到花岗闪长岩热导率随石英体积分数与长石体积分数比值的增加而变大，为开发利用干热岩地热能和岩石热物性研究提供理论参考。

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