Presentation Details
白钨矿微量元素数据挖掘对湘中盆地金-锑-钨矿床成因的制约
ID：2528
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 13:59:09 Hits：1992
Oral Presentation
Start Time：2024-05-20 09:38（Asia/Shanghai）
Duration：8min
Session：S15 主题15、矿产与资源 »
No files
Abstract
理解成矿环境对于实际勘探工作至关重要。本研究利用白钨矿的地球化学特性，结合可解释机器学习算法，以解析成矿过程的复杂性。我们采用多种监督式机器学习的方法，利用白钨矿微量元素的高维信息识别成矿流体的来源。我们展示了机器学习分类器能够高效且准确地对不同来源白钨矿的微量元素数据进行分类。使用SHAPley Additive exPlanations工具对模型的解释表明，Sr、La、Eu、Nb、Pb、Ta和Mo是利用白钨矿微量元素地球化学手段进行成矿流体预测最具指示性的元素。对湘中盆地白钨矿数据的机器学习揭示了成矿区Au–Sb–W矿化的复杂性，强调了将地球化学与机器学习方法相结合在矿床学研究中的潜力。
Keywords
白钨矿,机器学习,湘中成矿省,Au–Sb–W矿床,数据挖掘
Speaker
赵红涛
博士研究生 中南大学Submission Author
All Comments
Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
Sponsored By
青年地学论坛理事会
Organized By
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
Contact Information
- 辜克兢（会务总协调、会场安排、学术安排）
- gu******@xmu.edu.cn
- 139********
- 柳欣（会务总协调）
- li******@xmu.edu.cn
- 138********
- 孙佳妮（会务总协调）
- sc******@chytey.com
- 152********
- 窦恒（会场安排、学术安排）
- do******@chytey.com
- 186********
- 李招英（会场技术服务）
- li******@xmu.edu.cn
- 138********
- 刘琳（学术安排）
- ll******@iue.ac.cn
- 133********
- 李虎（学术安排）
- hl******@iue.ac.cn
- 189********
- 柳欣（学术安排）
- li******@xmu.edu.cn
- 138********
- 胡勤梅（会议注册）
- ma******@chytey.com
- 135********
- 孙晓笛（会议注册）
- xi******@xmu.edu.cn
- 188********
- 许心雅（会议财务）
- xu******@xmu.edu.cn
- 180********
- 朱佳（商业赞助）
- zh******@xmu.edu.cn
- 139********
- 张君（海报张贴）
- ju******@xmu.edu.cn
- 138********
- 卢巍（海报张贴）
- lu******@chytey.com
- 189********
- 李璟（酒店预订及咨询）
- li******@chytey.com
- 186********
Submit Comment