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基于氧化铁地球化学成分和随机森林算法判别IOCG和IOA矿床
【机构】 中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室； 中国科学院地球化学研究所矿床地球化学国家重点实验室；
【摘要】 <正>氧化铁铜金(IOCG)矿床和氧化铁磷灰石(IOA)矿床是两种重要的矿床类型,它们在构造环境和热液蚀变方面具有相似的特征,IOA矿床早期也被归类为IOCG矿床,如何区分这两种矿床类型对矿产勘查具有重要意义。研究以电子探针(EPMA)和激光烧蚀电感耦合等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)测定的赤铁矿和磁铁矿元素组成为基础,采用随机森林(RF)和合成少数过采样技术(SMOTE)相结合的综合方法对IOCG和IOA矿床进行了分类。在本研究中,IOA的数据量少于IOCG,
- 【会议录名称】 2020年中国地球科学联合学术年会论文集（二十四）—专题七十：测试新技术及其地质应用、专题七十一：地质大数据、机器学习与人工智能算法应用、专题七十二：地球生物学
- 【会议名称】2020年中国地球科学联合学术年会
- 【会议时间】2020-10-18
- 【会议地点】中国重庆
- 【分类号】P618;P632
- 【主办单位】中国地球物理学会、中国地震学会、全国岩石学与地球动力学研讨会组委会、中国地质学会构造地质学与地球动力学专业委员会、中国地质学会区域地质与成矿专业委员会、国家自然科学基金委员会地球科学部