【摘 要】
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正确识别花岗岩成因类型一直是国内外地质学领域关注的焦点,对研究大陆壳的形成和演化过程以及认识金属矿床成因、指导找矿勘查等工作均具有重要意义。本次研究在汇编I型和S型花岗岩的磷灰石微量元素数据的基础上,借助两种有监督机器学习算法——支持向量机与随机森林,建立了基于磷灰石微量元素特征区分I型和S型花岗岩的方法。研究选取磷灰石的La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目（42203066）； 山东省自然科学青年基金项目（ZR2020QD027）联合资助；
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正确识别花岗岩成因类型一直是国内外地质学领域关注的焦点,对研究大陆壳的形成和演化过程以及认识金属矿床成因、指导找矿勘查等工作均具有重要意义。本次研究在汇编I型和S型花岗岩的磷灰石微量元素数据的基础上,借助两种有监督机器学习算法——支持向量机与随机森林,建立了基于磷灰石微量元素特征区分I型和S型花岗岩的方法。研究选取磷灰石的La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Sr、Y、δEu、Sr/Y、La/Yb共19种特征用于机器学习训练,获得的分类准确率均不低于0.99,证实运用磷灰石成分可以有效识别花岗岩类型。除此之外,基于准确率更高的支持向量机模型,提出了9种花岗岩成因类型二元判别图解,这些图解在识别I型和S型花岗岩时准确率均高于0.90。本次研究为花岗岩类型识别提供了新的途径,同时为运用其他副矿物开展花岗岩成因研究提供了方法和思路上的借鉴。相关机器学习代码已上传至GitHub,地址为https://github.com/ShihuaZhong/Apatite2023MLcode。
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