岩石学报杂志 SCI期刊 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

岩石学报 2018年第02期杂志 文档列表

大数据与数学地球科学研究进展——大数据与数学地球科学专题代序255-263

摘要：大数据与数学地球科学的核心应用技术包括高维数据降维、图像数据处理、无限数据流挖掘、机器学习、关联规则算法与推荐系统算法等。人工智能地质学，包括大数据-智能矿床成因模型与找矿模型的构建，是具有重要价值的研究方向。高维数据降维旨在从初始高维特征集合中选出低维特征集合，有效地消除无关和冗余特征，增强学习结果的易理解性。哈希算法、聚类分析、主成分分析等是较常用的数学降维工具。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。深度学习的训练模型往往需要海量数据作为支撑，因此迁移学习方法日益受到重视。图像模式识别是大数据挖掘的重要技术。网络中的社区结构识别对理解整个网络的结构和功能有重要价值，可帮助分析、预测网络各元素间的交互关系。沉浸式虚拟现实技术是实现大数据可视化的重要方向，对具有多元、异构、时空性、非线性、多尺度地质矿产勘查数据的展示要求有特别的价值。引入VR技术进行矿产地质大数据的可视化，可实现大数据时代矿产勘查数据的新认知。无限数据流在地质、地球化学、地球物理监测中大量存在，甚至可以持续自动产生。对数据流数据的计算包括对点查询、范围查询、内积查询、分位数计算、频繁项计算等。关联规则和推荐系统算法是大数据挖掘中的重要算法，其应用范围越来越广泛。贝叶斯原理在大数据时代有独特的价值，贝叶斯网络是成因建模的一个革命性工具。智能地质学研究刚刚起步，构建大数据-智能矿床成因模型与找矿模型是智能地质学研究的重要内容。矿床模型研究方式的变革，将出现于互联网、云计算技术环境下全球各地的矿床研究团队的共同参与。

全球N-MORB和E-MORB分类方案对比264-274

摘要：N-MORB与E-MORB是大洋中脊玄武岩常用的分类，二者地球动力学意义不同，备受学术界关注。对于N-MORB与E-MORB的分类识别标志，不同作者有不同的见解。MORB中可以根据Rb/Nd ≤ 0.15、K/Ti ≤ 0.11、（La/Sm）N ≤ 0.8、K2O/TiO2〈0.09、△Nb=1.74＋lg（Nb/Y）-1.92lg（Zr/Y）〈0、（La/Sm）N〈1、100K2O/TiO2 ≤ 13等7种指标来识别N-MORB，否则为E-MORB。究竟何种标志区分效果较好、比较适合大多数MORB的情况？学术界对此还较少有人讨论。为此，本文尝试利用大数据方法，采用全球全体扩张中心数据，对上述7种标志进行对比，发现（La/Sm）N〈1的标志比较适合大多数MORB的情况。为此，我们将（La/Sm）N〈1和（La/Sm）N ≥ 1的所有数据，选取La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Ba、Cs、Hf、K、Nb、Pb、Rb、Sc、Sr、Ta、Th、Ti、Tl、U、V、Y、Zr等31个元素，利用两两元素对数比值进行投图，并计算85%置信度的置信椭圆交叠率，共得出36856个元素对组合，根据最小交叠率的原则，得出使用稀土元素La、Ce、Pr、Sm和其他高场强元素Nb、Zr、Hf、Y之间的比值关系判别效果较好。我们又利用以上得出的8种元素进行投图判定，发现以La为分子或以La/Hf、La/Zr元素比值做为区分标志可以得出更好的结果。因此建议考虑应用以上元素之间的相关关系共同判定N-MORB与E-MORB。

论地质研究中的因果关系和相关关系——大数据研究的启示275-280

摘要：我们对大数据两年多来的研究表明，大数据是一个非常有效的方法。一直以来，人们都是通过因果关系来认识世界的；而大数据不是，大数据是从数据出发，挖掘数据之间的相关关系，从而提升数据的价值。例如在矿床学研究中，人们往往过分关注矿床的成因，关注成矿与岩浆、流体与岩体之间的因果关系。实际上，流体与岩体、矿床与岩浆之间主要不是因果关系而是相关关系。早先的玄武岩构造环境判别图几乎都是按照因果关系的思路设计的，虽然取得了一定的效果但并不完美。我们采用大数据方法对全球全体玄武岩和安山岩的数据进行挖掘，取得了极佳的效果，主要依据的是元素之间的相关关系而非因果关系。多少年来，人们在科学研究的实践活动中习惯于对因果关系的追求。现在，科学的发展要求我们更加重视数据之间的相关关系，从对因果关系的追求转变为对相关关系的追求。实践表明，追求因果关系不可避免人为因素的干扰，而大数据方法挖掘数据之间的相关关系，在很大程度上避免了人为因素的干扰，因此，大数据的结果是真实可靠的。

基于神经网络的页岩微纳米孔隙微结构分析的正则化和最优化方法281-288

摘要：页岩气成藏机理与页岩内部孔隙结构紧密相关，对页岩孔隙结构的研究成为页岩气勘探开发技术中至关重要的一环。页岩内部不同结构体组分对X-射线的吸收能谱不一样，这样就导致观测数据是由不同页岩组分衰减不同波段的X-射线构成的。经过对CT图像分割，能够获得页岩微孔结构的图像，尤其是获得有机质中孔隙类别、形状、尺寸、空间分布、连通特性。本文利用同步辐射X射线扫描重构的页岩CT数据，研究并设计基于多能CT图像的神经网络图像分割技术和算法，以期得到页岩体三维结构特征及空间分布，可以为建立有机质种类和无机矿物组成与微纳孔隙特征的联系以及最终实现页岩气的资源储量评估和勘探开发提供技术支持。

滇西北普朗斑岩铜矿与成矿有关的花岗岩与全球埃达克岩的对比：大数据研究的初步结果289-302

摘要：云南格咱岛弧是西南三江构造-岩浆岩带中义敦岛弧的重要组成部分，位于义敦岛弧带的南端，是中国西部地区一个重要的铜铅锌多金属成矿带和印支期斑岩铜矿带，其中普朗斑岩型铜矿是印支期斑岩铜矿的典型代表。本文在前人研究基础上，采用大数据分析技术，对普朗斑岩铜矿与成矿有关的花岗岩与全球埃达克岩进行了对比研究，得到506个元素组合，获得交叠率比值127765个。结果表明，普朗斑岩与全球埃达克岩的地球化学数据基本上重叠，具有与全球埃达克岩类似的特征；但Cu、Mo、Pb、Zn成矿元素明显超出全球埃达克岩的分布范围，REE和Ga与主元素的比值虽然在全球埃达克岩范围内，却显示了位于全球埃达克岩某个端元的现象。另外，与斑岩铜矿有关的埃达克岩分布于全球埃达克岩范围的局部，数据部分或大部分逸出了全球埃达克岩分布的范围，具有低Sr/Cu、Ta/Cu、Al/Mo、Mn/Zn、Mn/Cu、Mn/Mo以及Hf、K、Ti、P、Co、Th、Ca/Cu比值的特征，数据点偏离全球埃达克岩范围越远，蚀变与矿化作用越强烈，与铜钼成矿关系越密切。本文地球化学数据挖掘结果可以作为找矿标志来使用，这为普朗铜矿床深部及的地质找矿提供了新的科学依据。

数据预处理技术在地学大数据中应用303-313

摘要：大数据时代随着数据的爆发式增长，在带来可供研究的海量数据的同时，也带来巨量的噪声和冗余数据。在地学领域，由于研究方向和技术方法手段的多样化，产生了数据量巨大和类型众多的地学数据集合。在地学信息的研究过程中，经常碰到地学信息孤岛，分图幅地学数据边界系统误差和地学文档的非结构化问题。在对地学数据进行信息的提取和挖掘之前，必须根据研究目的对地学大数据进行预处理，使冗余、复杂的大数据转为结构化、准确、可用的数据。本文以地学大数据的预处理技术为切入点，从地学数据交互标准与语义、数据调平、地质图接边和文本结构化等四个研究方面，分析阐述目前地学大数据挖掘方面存在的问题及主要的解决手段，同时也对多元数据融合在大数据中的应用进行了阐述。希望通过本文对地学大数据预处理技术的探讨，能对地学大数据的挖掘有所帮助。

面向矿产资源信息的空间关联性分析314-318

摘要：关联性分析是综合多源、多类数据，发现和挖掘数据中潜在的相关关系，提取和挖掘数据之间的关联性。该方法对于充分利用地质大数据、发现地质要素之间的共生组合规律具有重要的意义。本文首先基于数据的空间位置，将不同类型的地质空间数据建立联系，形成空间属性数据库；其次应用统计方法，对不同来源数据中的属性特征进行分析，发现热液型金矿的形成与火山作用存在明显相关性；最后基于Apriori算法提取热液型金矿的伴生矿与侵入岩的频繁项集，发现伴生矿与侵入岩酸碱性二者密切相关。因此，在今后的工作中，有望应用空间关联性的方法对地球物理、地球化学、遥感等多源地质数据开展深入的研究分析。

甘肃敦煌地块基于岩浆岩（氧化物）信息的金找矿靶区定量优选319-325

摘要：借用计算机强大的计算处理能力，以判别分析方法构建起甘肃敦煌地块基于化探资料的金找矿定量预测模型和基于岩浆岩（氧化物）信息的金找矿靶区定量优选模型，鉴别出18个与现有金矿床（点）相关关系高度密切的侵入岩体和123个由化探资料确定的金找矿靶区。优选出分布在上述18个岩体5km范围内的金找矿靶区，与化探资料确定的金矿找矿靶区进行综合优选，共选出27个金找矿靶区并分为三级，Ⅰ级靶区5个（其中3个靶区有已知金矿分布，见矿率58.2%），Ⅱ级靶区9个（见矿率33.3%），Ⅲ级靶区13个（见矿率14.8%）。综合信息定量优选的找矿靶区有极高的见矿率，为进一步地质找矿工作提供依据。

岩浆岩定量分类方法探讨——以甘肃省西秦岭地区为例326-332

摘要：现有岩浆岩定量分类图解，因分类结果不具唯一性，而且不能用于大样本量的分类，备受质疑。本文以聚类分析和判别分析交替使用的方法，对甘肃省西秦岭地区现有523件岩浆岩样本中的11个氧化物测试数据进行定量处理，构建起＂甘肃省西秦岭地区岩浆岩（氧化物）定量分类系列模型＂，该模型将西秦岭地区岩浆岩分为4大类共20小类。与传统的岩浆岩分类方法相比较，定量分类模型不受地质理论和个人主观因素限制，完全由测试数据自身特征和其相关关系所决定，避免了传统分类的种种缺陷，其分类结果更加精准、真实。在区域Au找矿靶区研究过程中，岩浆岩定量分类结果显现出比传统定性分类结果高出11个百分点的判定效果。

基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法333-342

摘要：岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要，采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型，建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型，运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究，通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型，并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像，每组岩石分别用3张图像测试，三种岩石的岩性分类均正确，且分类概率值均达到90%以上，显示了模型良好的鲁棒性；对于测试集中的岩石图像，每组岩石分别采用9张图像进行识别分析，三种岩石的岩性分类均正确，并且千枚岩组图像分类概率均高于90%，但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%，概率值较其他岩石图像低，推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少，导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度，对准确率较低的岩石图像进行截取，分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练，增加与测试图像具有相同模式的训练样本；在新的模型中，对3张图像进行二次检验，测试概率值均达到85%以上，说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比，所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点：第一，模型通过搜索图像像素点提取物体特征，不需要手动提取待分类物体特征；第二，对于图像像素大小，成像距离及光照要求低；第三，采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果，并具有良好鲁棒性和泛化能力。

基于深度信念网络的地质实体识别方法343-351

摘要：地质实体作为地质信息表达的核心要素，对其准确识别是地质文本数据挖掘和应用的重要基础。本文通过分析各种类型文本数据中地质实体信息的描述特点，构建了地质实体信息的标注规范和语料库，设计了基于深度信念网络（Deep Belief Networks）的地质实体识别模型，解决了文本数据中地质实体信息的结构化、规范化处理问题。以矿产资源地质调查报告为实验数据，对本文的地质实体识别方法性能进行了评估分析。结果表明，深度学习模型能够在较小规模语料库的基础上，达到较好的地质实体识别性能。

地球化学场及其在隐伏矿体三维预测中的作用352-362

摘要：本文从物理学＂场论＂的角度介绍了地球化学场的概念，并从场源、场作用及地球化学指标分布三个基本要素出发阐述了地球化学场的扩散、对流-扩散的动力学机制。首先，按照采样介质，将地球化学场分为原生的岩石地球化学场，以及次生的土壤、水系沉积物、水文和气体地球化学场，描述了组成各类地球化学场的要素。其次，将地球化学场的分析方法概括为静态的空间结构分析和动态的时空结构分析两种，提出要以场的动力学机制为基础，利用地球物理学中的正、反演理论来研究四维时空中地球化学场的发展和演化。最后，探讨了地球化学场时空结构分析与三维地学模拟两者之间彼此补充和相互验证的关系，三维地学模拟构建的场源及空间介质模型，为地球化学场的正、反演提供了初始条件，地球化学场反演的结果又可用来修正三维地质模型；探讨了地球化学场与大数据分析技术间的关系，即采用大数据的＂数据驱动＂的思路来挖掘其与多元地学数据之间的隐性联系，探索其与成矿过程的关联性。地球化学场与三维地学模拟、大数据分析技术的结合将为隐伏矿体三维预测中地下成矿物质的分布和演化提供依据。

鄂尔多斯盆地北缘地球化学大数据样本优选分析363-371

摘要：众所周知，地球化学数据携带有众多地质噪音，这些噪音严重影响地球化学数据信息的客观性与可靠性；对于地球化学大数据融合分析而言，确定样品的有效性及变量优选是滤除地质噪音、建立最优样本集合的必要性工作，因而在地球化学大数据处理分析前需首先进行大样本优选，从而更加客观、真实的揭示地球化学大数据信息及相关地质意义。本文以鄂尔多斯盆地北缘1：20万地球化学土壤测量数据为例，考虑元素之间的地球化学亲和力与组合匹配关系，建立非线性大样本优选模型。具体做法是基于优选后的样品矩阵，将39个元素变量分解成若干独立因子向量，将最优独立因子向量作为元素组合，其向量各分量作为元素变量的权重，依权重大小进行变量优选；优选后的样本集合可以作为该区地球化学数据分析与信息识别的有效地学信息集合，运用这种集合可以有效开展鄂尔多斯盆地铀地球化学分析，并为盆地铀资源预测奠定基础。

惠州凹陷新近系K系列海平面变化定量分析及大数据应用展望372-382

摘要：本文以珠江口盆地惠州凹陷南部为例，对地质历史时期的相对海平面变化进行了定量分析和估算，得到了研究区的相对海平面变化曲线。通过对比分析，INPEFA方法得出的曲线更能代表相对海平面变化。研究区K系列沉积时期，海平面总体是上升的，但上升的速率在不同的位置不尽相同。总体而言，四级层序海侵体系域（TST）的上升速率要稍高于与其相邻的同级别高位体系域（HST）的速率。海平面主要以交替的快速上升（海侵）和缓慢上升（海退）为特点。Fischer方法得出的曲线在本地区不直接反映相对海平面（可容纳空间）变化，但可以指示富砂层段的位置。本文进一步分析认为，可以利用地层的层序结构、分形特性以及离散的地层年龄等数据，依据贝叶斯-拉普拉斯（Bayes-Laplace）原理构建数据驱动的迭代模型，进而从粗略到精细，实现相对海平面在时间域的高精度刻画，为小尺度古环境研究和精细油藏描述提供支撑。

北祁连西段双龙镁铁质-超镁铁质岩地球化学特征及构造意义383-397

摘要：北祁连西段双龙一带出露的镁铁质-超镁铁质岩主要由蛇纹石化二辉橄榄岩、辉长岩、辉绿岩及玄武岩组成，这些岩石单元与构造卷入的前寒武纪变质岩系和深海沉积的硅质岩一起构成蛇绿混杂岩带。辉长岩LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为464±2 Ma（MSWD=1.3）。Zr/TiO2-Nb/Y图解显示辉绿岩为拉斑玄武岩系列，玄武岩为碱性系列，两者均具有低的MgO和相容元素Cr、Ni含量，指示在岩浆作用过程中发生过橄榄石、辉石的分离结晶作用。球粒陨石标准化稀土元素配分模式图显示，辉绿岩呈平坦型，（La/Yb）N=1.35~1.45，无Eu异常（δEu=1.0~1.1），以及Lu/Yb（~0.15）、Zr/Y（~2.5）、Y/Tb（~39）比值等均类似于N-MORB；但它们又相对富集Ba、Sr，亏损Nb、Ta、Pb，以及Nb/U（~21）、Zr/Nb（~16）、Th/Ta（~5.7）比值则显示了岛弧玄武岩或弧后盆地玄武岩的特征，推测辉绿岩应源于受俯冲流体交代的尖晶石二辉橄榄岩部分熔融的产物。玄武岩地球化学特征明显不同于辉绿岩，表现为相对富集LREE，（La/Yb）N=~8.48，轻微负Eu异常（δEu=0.91），以及Zr/Y（~8）、Y/Tb（~30）、Ta/Yb（~0.6）、Th/Yb（~2.5）比值等类似于OIB，指示玄武岩应源于富集地幔部分熔融的产物，但岩石又表现出富集Rb、Ba、Th、U、Pb、Sr、Zr、Hf，亏损Nb、Ta、Ti、P，以及Th/Ta（~4.8）、Zr/Nb（~14）、Nb/Yb（~10）、Nb/U（~11）比值又具有岛弧或弧后盆地玄武岩的亲缘性，显示了玄武岩应源于地幔深部流体交代的石榴石二辉橄榄岩或尖晶石＋石榴石二辉橄榄岩部分熔融的产物，表明早古生代北祁连古大洋在俯冲闭合过程中具有洋岛或海底高原的增生作用。结合区域地质背景，利用全球大数据建立的构造判别图解综合研究认为，北祁连西段熬油沟-玉石沟-双龙-小龙孔-卡瓦-东沟等镁铁质-超镁铁质岩共同构成一条重要的SSZ型蛇绿岩带，为北

新太古代清原绿岩带下甸子BIF铁矿地质特征及含黄铁矿条带BIF的成因探讨398-426

摘要：新太古代清原绿岩带位于华北克拉通北缘，该绿岩带中发育独特的VMS和BIF（Algoma型）组合，其中下甸子铁矿是此类BIF的典型代表。下甸子BIF赋存于绿岩带南天门组下部，围岩及夹层为斜长角闪岩及少量石榴云母片岩。矿体夹层斜长角闪岩中锆石的SIMS年代学分析获得了2497.8±7.4Ma的变质年龄，而原位氧同位素分析显示变质锆石的δ18O值为5.3‰~6.2‰，与现代地幔基本一致，表明在变质过程中其锆石的氧同位素体系保持稳定。BIF矿石类型主要有硅酸盐型和含黄铁矿条带型两种，前者的矿物组合为石英、磁铁矿和铁阳起石，而后者的矿物组合为石英、磁铁矿、阳起石、黄铁矿和少量方解石。大部分矿石的Al2O3、TiO2和HFSE（如，Zr、Hf、Th、U等）含量极低，说明其未受到碎屑物质混染，PAAS标准化后，两类矿石稀土元素显示与海水类似的特征，即La、Y的正异常和LREE相对于HREE的亏损；同时，显著的正Eu异常指示成矿过程中有海底高温热液组分的参与；此外，所有样品均无明显的Ce异常，表明其沉淀自还原的海水中。通过与华北地区其他Algoma型BIF对比发现，下甸子两类矿石均具有较高的CaO/（CaO＋MgO）值以及接近球粒陨石的Y/Ho值，表明其可能沉淀环境与海底热液喷口较近，且热液组分（以高温热液为主，可能有少量低温热液）的贡献较大。相比于硅酸盐型矿石，含黄铁矿条带型矿石的HREE含量较低、Eu正异常和LREE含量偏高，这可能与其沉淀过程中海底的局部热液的脉动式活动有关，其中黄铁矿条带可能为热液喷流沉积成因。BIF围岩斜长角闪岩的地球化学特征分析显示，其原岩玄武质岩石的岩浆可能来自亏损地幔，但在上升过程中受到了少量陆壳物质的混染，结合前人对清原绿岩带表壳岩系和TTG的年代学及地球化学研究，推测下甸子BIF可能形成于晚

西昆仑赞坎铁矿床地质特征、形成时代及高品位矿石的成因427-446

摘要：新疆赞坎铁矿床位于西昆仑塔什库尔干地块西段，是近年新发现的一个大型沉积变质型磁铁矿床。赋矿岩系布伦阔勒群主要由黑云母石英片岩、斜长角闪片岩、变粒岩、硅质岩及磁铁石英岩等组成。目前探明工业矿体4条，单个矿体长度大于2.5km，矿体厚10~70m；局部见高品位铁矿段（mFe〉50%），长度达900m，厚度40m左右。矿石类型主要为2种，一种为原生的条纹-条带状磁铁矿（为主）；另一种为热液改造形成的块状（高品位铁矿石）及浸染状磁铁矿。矿石稀土元素配分（PAAS）表明，原生条纹-条带状铁矿石Ce和Y元素异常不明显（Ce/Ce＊=0.92~1.15、Y/Y＊=0.86~0.94），Eu具正异常（Eu/Eu＊=1.29~1.69），Y/Ho平均值为25，稀土配分模式与沉积变质型铁矿相似。而受改造的矿石中，浸染状矿石具有较高的稀土总量，明显富集轻稀土，La和Ce显示正异常（La/La＊=1.12~1.46、Ce/Ce＊=1.03~1.17），Y显示负异常（Y/Y＊=0.66~0.72），Eu表现为强烈的正异常（Eu/Eu＊=3.16~4.37），稀土配分模式明显不同于原生条纹-条带状铁矿石。矿体围岩斜长角闪片岩（变沉积岩）中的碎屑锆石U-Pb年龄为591±1Ma，结合前人对矿区内侵入体的年代学研究（霏细斑岩，533Ma），大致反映沉积铁矿的形成时代为新元古代至早寒武世。电子探针显示，条带状磁铁矿中的TiO2、Al2O3、MgO、MnO含量较低，标型组分含量与沉积变质型磁铁矿颇为接近，在磁铁矿单矿物成因图解中，条带状磁铁矿整体显示磁铁矿为沉积变质型铁矿；浸染状矿石和块状矿石的组成与典型沉积变质型铁矿的偏离反映了后期岩浆-构造热事件对条带状铁矿石的改造；上述结果显示赞坎铁矿整体属于沉积变质型铁矿（BIF）。调查发现赞坎高品位铁矿体与早寒武世侵入的霏细斑岩联系密切，高品位矿石及其围岩发育一定程度的矽卡岩化，

胶东三佛山花岗岩的成因：成岩物理化学条件、锆石U-Pb年代学及Sr-Nd同位素约束447-468

摘要：三佛山花岗岩出露于华北克拉通东缘，其成岩物理化学条件、矿物学特征及准确的侵位年龄仍缺乏系统研究，暗色微粒包体与寄主岩石关系尚不明确，而这些问题的解决对于约束其成因至关重要。本文利用角闪石全Al压力计、黑云母Ti温度计，角闪石-黑云母矿物对温压计及全岩主、微量和锆石U-Pb年龄数据，限定了三佛山花岗岩岩石类型、侵位时代及成岩物理化学条件。此外，测试并收集了大量胶东地区早白垩世侵入体的Sr-Nd及锆石Hf-O同位素数据，综合此次矿物化学研究的新认识，探讨了三佛山花岗岩的岩浆源区和岩石成因。通过角闪石全Al压力计及角闪石-黑云母压力计得到其就位压力2.20kbar；采用角闪石全Al温度计、黑云母Ti温度计，得到的结晶温度为730~680℃。LA-ICP-MS U-Pb测试结果表明三佛山花岗岩侵位于119.6~114.2Ma。根据其地球化学特征，结合区域上年代学、Sr-Nd-Hf同位素研究成果，判定其为I型花岗岩，发育的暗色微粒包体及基性脉岩也应该是同时期的产物，并且局部可能存在岩浆混合作用。花岗岩属富钾-钙碱性花岗岩类（KCG），为挤压造山转变成伸展构造背景下的产物；其较高的初始Sr同位素比值和比较低的εNd（t）值，全岩Nd两阶段模式年龄t2DM（2447~2143Ma）等均指示源区主体为重熔的古元古代华南板块中下地壳。