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yexuqing木蟲之王 (文學(xué)泰斗)
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李恒旭：基于統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的不同礦床類型黃鐵礦地球化學(xué)判別
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李恒旭：基于統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的不同礦床類型黃鐵礦地球化學(xué)判別【AM，2024】 2024-06-03 閱讀：264次 黃鐵礦普遍存在于多種礦床和巖石類型中，并且不易受到后期風(fēng)化和蝕變作用的影響，可以保存相對完整的地球化學(xué)信息。黃鐵礦內(nèi)可以賦存多種微量元素，這些微量元素組成可以反映黃鐵礦形成時的物理化學(xué)環(huán)境，包括流體的溫度、氧逸度、水逸度、pH值及流體成分等，進(jìn)而用來判斷礦床的形成過程和礦床的類型。傳統(tǒng)的黃鐵礦微量元素二元圖可以在一定程度上判斷礦床的類型，但當(dāng)?shù)V床種類超過三種時，二元圖上不同種類的黃鐵礦會具有很大范圍的重合，很容易造成對礦床類型的誤判。 針對上述科學(xué)問題，我校2019級博士研究生李恒旭在“巖漿-熱液演化與金屬成礦”求真群體張招崇教授的指導(dǎo)下，收集了前人報(bào)道的來自基魯納型礦床（或IOA型）、鐵氧化物-銅-金礦床（IOCG型）、矽卡巖型銅-（鐵）礦床、斑巖型銅-鉬礦床、造山型金礦床、塊狀硫化物礦床（VMS型）、噴流-沉積型礦床（SEDEX型）中的黃鐵礦和與礦床無關(guān)的沉積型黃鐵礦的微量元素?cái)?shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和隨即森林），取得以下認(rèn)識。 不同礦床類型中的黃鐵礦在某些微量元素含量上有比較明顯的差異（圖1）。比如，IOA型礦床和IOCG型礦床的Co和Ni含量都非常高，幾乎比其他類型的黃鐵礦高出一個數(shù)量級；VMS礦床中的黃鐵礦Ag、Se、Te、Bi含量相對更高；斑巖型銅-鉬礦床中的黃鐵礦As、Pb、Sb含量相對更低；而那些與成礦作用無關(guān)的沉積型黃鐵礦，Cu、Zn、Pb的含量則相對較高。因此，黃鐵礦的微量元素含量具有一定的潛力對不同類型的礦床進(jìn)行分類。 圖1 不同類型礦床中黃鐵礦微量元素箱線圖 將上述八種來源的黃鐵礦先分為兩個大類：第一大類包括IOA型礦床、IOCG型礦床、矽卡巖型銅-（鐵）礦床、斑巖型銅-鉬礦床中的黃鐵礦，第二大類包括造山型金礦床、VMS型礦床、SEDEX型礦床中的黃鐵礦和與礦床無關(guān)的沉積型黃鐵礦。再通過判別分析的方法對這兩大類分別提出了基于黃鐵礦Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Ag、Sb、Te、Au、Pb、Bi這12種元素的礦床類型判別圖（圖2）。兩個判別圖均可以較好的區(qū)分各類礦床，總體的準(zhǔn)確度可以達(dá)到90%左右。其中，矽卡巖型銅-（鐵）礦床和斑巖型銅-鉬礦床在判別圖上具有一定范圍的重合，可能與兩種礦床具有相似的成礦流體和成礦物質(zhì)來源有關(guān)；SEDEX型礦床和不含礦的沉積型黃鐵礦具有小范圍的重合可能是因?yàn)槎叨寂c沉積作用有密切的關(guān)系。因此，在判別那些落在重合范圍的黃鐵礦的類型時，需要結(jié)合區(qū)域地質(zhì)背景、礦床地質(zhì)特征等多個方面進(jìn)行分析，以免造成誤判。 為了進(jìn)一步改善分類的效果，避免對礦床類型的誤判，提高判別的準(zhǔn)確率。在人為地將八種來源的黃鐵礦分為上述兩個大類后，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林這三種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對黃鐵礦進(jìn)行分類。結(jié)果表明每種方法的準(zhǔn)確率都可以達(dá)到95%以上（圖3）。在這三種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法中，支持向量機(jī)的分類效果最好，對IOA型礦床、IOCG型礦床、矽卡巖型銅-（鐵）礦床、斑巖型銅-鉬礦床中黃鐵礦的分類準(zhǔn)確率可以達(dá)到98%，對造山型金礦床、VMS型礦床、SEDEX型礦床中黃鐵礦和不含礦的沉積成因黃鐵礦的分類準(zhǔn)確率可以達(dá)到97%（圖4），證明了黃鐵礦的微量元素?cái)?shù)據(jù)結(jié)合支持向量機(jī)是一種非常有效的對礦床類型進(jìn)行判別的方法。 這項(xiàng)研究的創(chuàng)新之處在于通過高效的統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，成功實(shí)現(xiàn)了對不同礦床類型中黃鐵礦的準(zhǔn)確鑒別，為資源勘探和相關(guān)領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供了有力支持。 圖2 基于黃鐵礦微量元素的礦床類型判別圖 圖3 兩個大類黃鐵礦的混淆矩陣，上面三個是大類A（包括IOA型礦床、IOCG型礦床、矽卡巖型銅-（鐵）礦床、斑巖型銅-鉬礦床中的黃鐵礦）的混淆矩陣，下面三個是大類B（包括造山型金礦床、VMS型礦床、SEDEX型礦床中的黃鐵礦和與礦床無關(guān)的沉積型黃鐵礦）的混淆矩陣 圖4 各個類型黃鐵礦的接受者操作特性曲線，其中藍(lán)色線條代表隨機(jī)森林，綠色線條代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，紅色線條代表支持向量機(jī) 上述成果受國家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目（2022YFC2903705）資助，發(fā)表在國際礦物學(xué)領(lǐng)域權(quán)威期刊《American Mineralogist》上，論文信息Hengxu Li, Zhaochong Zhang*, Ruixuan Zhang, Qiuhong Xie, Lei Zhang, M. Santosh, Geochemical discrimination of pyrite in diverse ore deposit types through statistical analysis and machine learning techniques, American Mineralogist, 2024, 109, 846-857。 全文鏈接：https://doi.org/10.2138/am-2023-8976 |
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