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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 专题：中国地质调查局    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 From nanoparticles via microtemplates and milliparticles to deep-sea;nodules: biogenically driven mineral formation 期刊论文 FRONTIERS OF MATERIALS SCIENCE, 2012, 卷号: 6, 期号: 2, 页码: 97-115 作者:  Wang, Xiao-Hong;  Schlossmacher, Ute;  Wang, Shun-Feng;  Schroeder, Heinz C.;  Wiens, Matthias 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2018/11/12 polymetallic nodule  biomineralization  bacteria  sustainable  exploitation   Ordovician eclogites from the Chinese Beishan: implications for the tectonic evolution of the southern Altaids 期刊论文 JOURNAL OF METAMORPHIC GEOLOGY, 2011, 卷号: 29, 期号: 8, 页码: 803-820 作者:  Qu, JF (Qu, J. F.);  Xiao, WJ (Xiao, W. J.);  Windley, BF (Windley, B. F.);  Han, CM (Han, C. M.);  Mao, QG (Mao, Q. G.) 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2018/11/12 Altaids  Beishan orogen  eclogite  Ordovician  P-T path   Giant basal spicule from the deep-sea glass sponge Monorhaphis chuni: synthesis of the largest bio-silica structure on Earth by silicatein 期刊论文 Frontiers of Materials Science in China, 2009, 卷号: 3, 期号: 3, 页码: 226-240 作者:  Xiao-hong WANG;  Xue-hua ZHANG;  Heinz C.SCHR(O)DER;  Werner E.G.M(U)LLER 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2018/11/10 sponge  Porifera  Hexactinellida  spicule  giant basal spicule  silicatein  biomaterial science   Evidence for biogenic processes during formation of ferromanganese crusts from the Pacific Ocean: Implications of biologically induced mineralization 期刊论文 Micron, 2009, 卷号: 40, 期号: 5-6, 页码: 526-535 作者:  Wang, Xiao-hong;  246;der, Heinz C.;  252;ller, Werner E.G. 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2018/11/12 Lithosphere types in North China: Evidence from geology and geophysics 期刊论文 SCIENCE IN CHINA SERIES D-EARTH SCIENCES, 2005, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 1809-1827 作者:  Qiu, RZ;  Deng, JF;  Zhou, S;  Li, JF;  Xiao, QH 收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2018/11/12 lithospheric types  evidence of geology and geophysics  crust-mantle  petrological structure  deep process