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为探讨内蒙古中部地区镁铁质-超镁铁质岩形成时代及地球化学特征,完善区域成岩成矿年代学格架,本文对克布、黄花滩和小南山岩体进行了锆石U-Pb年代学及全岩地球化学分析。LA-ICP-MS锆石U-Pb测年获得克布和黄花滩镁铁质-超镁铁质岩结晶年龄分别为258±2 Ma(MSWD=2.3)和262±1 Ma(MSWD=0.51),属于中-晚二叠世,小南山辉长岩应形成于中-晚二叠世(～273 Ma)。全岩地球化学分析表明,三个岩体样品m/f值介于0.96～3.54之间,主要为镁铁质-超镁铁质岩,其稀土和微量元素曲线基本表现为轻稀土元素(LREE)和大离子亲石元素(LILE)相对富集,高场强元素(HFSE)相对亏损的相似性特征,但也有明显的区别,显示各岩体岩浆演化或分异程度可能不尽相同。综合区域研究资料表明,内蒙古中部地区晚古生代镁铁质-超镁铁质岩浆活动可能至少始于早二叠世(294Ma),持续至中-晚二叠世(273～258Ma),且二叠纪时期中亚造山带南缘较大范围内均发育较为活跃的幔源岩浆活动。克布、黄花滩和小南山岩体应形成于后碰撞伸展环境,其岩浆源区可能混染了俯冲流体交代改造的地幔楔物质,使3个岩体的岩石样品均显示具有富含大离子亲石元素和轻稀土元素,贫高场强元素等部分岛弧岩浆特征的信号。 相似文献
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陕南凤凰岭南缘变质镁铁质—超镁铁质侵入岩为富含Fe、Ti等有用元素的含矿岩体。利用岩石地球化学方法、偏光显微镜和电子探针技术对该区镁铁质—超镁铁质侵入岩的岩石学、地球化学和矿物学特征进行了研究,并对Fe-Ti氧化物的形成、富集进行了初步探讨,对成岩、成矿作用具有一定的参考意义。结果表明,成矿镁铁质—超镁铁质侵入岩与非成矿镁铁质—超镁铁质侵入岩为不同岩浆源区、同期岩浆作用的产物,镁铁质—超镁铁质侵入岩类的Fe-Ti矿化作用与初始岩浆的源岩之间具有密切关系。Fe-Ti氧化物主要以钛铁矿和榍石的形式存在,局部见少量金红石。化学成分上,钛铁矿具富锰贫镁特征,本区Fe-Ti氧化物的形成和富集过程经历了岩浆结晶分异阶段和热液蚀变阶段。 相似文献
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陕南凤凰岭南缘变质镁铁质—超镁铁质侵入岩为富含Fe、Ti等有用元素的含矿岩体。利用岩石地球化学方法、偏光显微镜和电子探针技术对该区镁铁质—超镁铁质侵入岩的岩石学、地球化学和矿物学特征进行了研究,并对Fe-Ti氧化物的形成、富集进行了初步探讨,对成岩、成矿作用具有一定的参考意义。结果表明,成矿镁铁质—超镁铁质侵入岩与非成矿镁铁质—超镁铁质侵入岩为不同岩浆源区、同期岩浆作用的产物,镁铁质—超镁铁质侵入岩类的Fe-Ti矿化作用与初始岩浆的源岩之间具有密切关系。Fe-Ti氧化物主要以钛铁矿和榍石的形式存在,局部见少量金红石。化学成分上,钛铁矿具富锰贫镁特征,本区Fe-Ti氧化物的形成和富集过程经历了岩浆结晶分异阶段和热液蚀变阶段。 相似文献
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江南造山带西南段梵净山地区镁铁质-超镁铁质岩:形成时代、地球化学特征与构造环境 总被引：1，自引：0，他引：1
梵净山地区位于江南造山带的西南缘,这里新元古代的镁铁质-超镁铁质岩浆岩广泛发育,岩性包括枕状熔岩、超镁铁质-镁铁质岩床群以及浅成侵入的辉长岩,成分属拉斑玄武岩系列。其中枕状熔岩以富集轻稀土元素和Rb、Ba、Th、U等强不相容元素,亏损高场强元素Nb和Ta,低的εNd(t)值为特征,明显不同于洋脊玄武岩,推测其成因可能与富集型地幔的部分熔融有关,形成于与俯冲有关的弧后小洋盆环境。超镁铁质-镁铁质岩床群主要由辉绿岩和碳酸辉橄岩组成,其中超镁铁质岩床群中出现大量的原生碳酸盐矿物,指示它们形成于拉张(甚至裂谷)的构造环境。辉长岩可能是区内最晚形成的岩浆岩,其SHRIMP锆石U-Pb年龄为821±4Ma。由枕状熔岩经超镁铁质-镁铁质岩床群到辉长岩,高场强元素Nb和Ta的亏损程度减弱、轻稀土元素的富集程度降低、εNd(t)值由负值变为正值,指示随时间的由早到晚,来自亏损地幔的物质不断增加。推测梵净山地区新元古代岩浆作用的顺序大致为:枕状熔岩(～840Ma)→白云母花岗岩(～838Ma)→碳酸超镁铁质岩床群→镁铁质岩床群→辉长岩(～821Ma),构造环境由俯冲-碰撞到拉张-裂谷。 相似文献
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阿拉善地块南缘是镁铁质—超镁铁质岩体的重要分布区,自北向南可分为北大山岩带、龙首山岩带和北海子岩带。本文主要以北大山岩带为研究对象,通过对野芨里岩体、青疙瘩岩体及鄂博沟岩体的岩石学、岩石地球化学、微量元素、稀土元素等研究,探讨了北大山镁铁质—超镁铁质岩体的成因类型和形成构造环境。3个岩体主量元素特征显示Mg#=76~87,橄榄岩类w(Al2O3)=3.2%~5.2%,但辉长岩、辉绿岩类明显高于该值,说明北大山镁铁质—超镁铁质岩熔融程度整体不高,该区岩体属于镁质超基性岩,并且具有富铁趋势;稀土元素特征显示稀土总量(ΣREE)在5.68×10-6~11.5×10-6之间,野芨里岩体LREE稍富集,而青疙瘩及鄂博沟岩体LREE明显富集;微量元素特征显示北大山镁铁质—超镁铁质岩体的成岩构造环境为板内拉张环境,岩浆在侵位过程中受到上地壳的混染作用,微量元素原始地幔标准化蛛网图显示Ni明显亏损,有利于镍成矿。 相似文献
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东天山造山带与镁铁-超镁铁质岩体有关的铜镍硫化物矿床数量多,分布集中,是我国重要的铜镍成矿带之一。成矿岩体多以小岩体群形式产出,由西向东分布有白鑫滩、黄山和图拉尔根3个岩体群,大型矿床主要赋存在黄山岩体群内。本文对3个岩体群内成矿岩体的主要造岩矿物进行了系统的对比研究。成矿岩体的主要造岩矿物为贵橄榄石、古铜辉石、单斜辉石、斜长石和角闪石以及少量的铬尖晶石和金云母。橄榄石Al温度计计算结果表明,黄山岩体群内成矿岩体的母岩浆结晶温度介于1 143~1 257℃之间,略低于白鑫滩和图拉尔根岩体群(1 283~1 301℃)。单斜辉石压力计算表明成矿岩体的结晶压力相似,介于0.31~0.33 GPa之间。成矿岩体中均富含含水矿物,且单斜辉石结晶早于斜长石,指示成矿岩体的原始岩浆形成于富水环境。成矿岩体的单斜辉石具有较高的Al/Ti值,铬尖晶石和橄榄石具有与岛弧火山岩相似的矿物学特征,结合区域构造演化,认为东天山镁铁-超镁铁质成矿岩体的原始岩浆是被消减板片交代过的地幔部分熔融的产物。矿物学特征对比显示了黄山岩体群内成矿岩体更富斜方辉石和中性斜长石,且具有较低的铬尖晶石Cr~#值和橄榄石Ca含量。结合前人研究成果和相关地球化学数据,认为相对高的混染程度导致了黄山岩体群的母岩浆富SiO_2和Al_2O_3,同时降低了岩浆的结晶温度。 相似文献
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黄山东与香山镁铁质-超镁铁质杂岩体隶属于东天山北部黄山-镜儿泉镁铁质-超镁铁质岩带, 受北东东走向的黄山-镜儿泉韧性剪切带控制, 二者岩石组成差异较大, 黄山东杂岩主要由辉石橄榄岩和辉长岩组成, 主量元素化学组成属钙碱性-拉斑玄武系列, 而香山杂岩主要由辉石橄榄岩、橄榄辉石岩、角闪辉长岩、辉绿岩组成, 属拉斑玄武系列.微量元素地球化学特征显示二者相对富集大离子亲石元素(K、Sr、Ba), 高场强元素(Pb、U), 而相对亏损高场强元素(Nb、P), 适度亏损(Zr、Hf), 但其稀土配分模式不同, 黄山东杂岩显示轻稀土弱富集, 具OIB型的特征, 而香山岩体为平坦型.二者均为尖晶石稳定域不同熔融程度的产物, 侵位过程中主要发生了橄榄石、辉石、斜长石的分离结晶和不同程度的地壳混染.采用LA-ICP-MS法获得黄山东辉长岩与香山角闪辉长岩锆石U-Pb年龄分别为277±1.1 Ma、285±1.1 Ma.二者形成于相同的构造背景下, 是岩石圈地幔根部发生拆沉, 软流圈地幔物质底侵并导致岩石圈地幔发生部分熔融的产物, 构造环境为后碰撞向板内阶段转变的岩石圈间歇性伸展期. 相似文献
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为探讨镁铁质-超镁铁质岩的岩石学特征及成岩成矿作用时间序列, 完善区域成岩成矿年代学格架, 对平川地区的镁铁质-超镁铁质岩进行了元素地球化学分析和LA-ICP-MS锆石U-Pb定年.测试结果显示, 黄草坪辉长岩成岩年龄为259.7±1.2 Ma, 其捕获锆石结晶年龄为269.8±2.4 Ma, 辉绿(玢)岩等次火山岩参考成岩年龄为248± Ma, 其变质锆石年龄为67± Ma.研究结果表明, 平川地区的镁铁质-超镁铁质岩产出于大陆裂谷环境, 岩浆源区来自上地幔尖晶石相二辉橄榄岩, 为一套同源异相有利于铁矿化形成的富钠质拉斑玄武质岩石系列.岩浆活动开始孕育时间不晚于269.8±2.4 Ma, 大规模岩浆活动发生于259.7±1.2 Ma, 其约束了岩浆分异型和火山喷发(溢)沉积型矿化的成矿时间, 次火山岩的成岩年龄约束了次火山热液型矿化的成矿时间上限, 变质锆石U-Pb年龄记录了平川地区经历了喜马拉雅期陆内造山作用.平川地区构造岩浆活动具有爆发性、阶段性和成矿专属性等特点, 镁铁质-超镁铁质岩的形成可能与岩石圈的大规模减薄作用有关, 攀西地区海西-印支期的成岩-成矿作用为同源岩浆受区域统一深部地球动力学背景约束演化的异相产物. 相似文献
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东天山四顶黑山地区545Ma层状镁铁质-超镁铁质岩体的发现及其大地构造学和成矿学意义 总被引：4，自引：0，他引：4
在东天山四顶黑山地区元古代深变质地层中发现层状镁铁质-超镁铁质岩体,研究了它的产状、岩石类型、结构构造、矿物组成、稀土微量元素地球化学、年代学等特征及其发现的地质意义。层状镁铁质-超镁铁质岩为后侵位的镁铁质杂岩体和花岗岩所穿切与破坏,其正堆晶结构发育,并可划分出两个结晶与演化旋回。四顶黑山层状钱铁质-超镁铁质岩的稀土微量元素含量和配分结构与该地区镁铁质杂岩、及图拉尔根镁铁质-超镁铁质岩体明显不同,具低∑REE、正δEu 异常、高 Sr 低Rh、高 Nb/U 值、及 Nb、Zr 和 Hf 亏损等地球化学特征,该特征与裂谷成因的攀枝花层状辉长岩和曹家村层状岩体非常相似,这意味着四顶黑山层状镁铁质-超镁铁质岩可能也形成于裂谷构造环境。选择层状镁铁质-超镁铁质岩体下部韵律层顶部辉石角闪石岩、镁铁质杂岩体闪长岩和角闪花岗岩中的角闪石开展~(39)Ar/~(40)Ar 定年,结果显示3种岩体分别形成于545±5Ma、263.8±2.6Ma 和200.8±0.91Ma。四顶黑山545Ma 裂谷成因层状镁铁质-超镁铁质岩体的发育,意味着早寒武世是天山地区镁铁质-超镁铁质岩型 Cu-Ni 矿的成矿期之一,天山地区在元古宙变质岩为基底的古大陆在早寒武世出现了雏形裂谷构造,545Ma可能是古天山洋形成的初始期。 相似文献
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判别岩浆岩产出的构造环境已经成为岩石学、地球化学及其地球动力学研究的重要内容。作为岩浆岩中的一种喷出岩,玄武岩被视为判别构造环境的最佳成员。对其中单斜辉石的研究,由于其数据本身的利用程度有限而效果欠佳。理论上,不同构造环境的辉长岩也会存在一定差异。为此,利用机器学习算法研究全球新生代辉长岩的单斜辉石势在必行。本文主要针对岛弧(IAB)、洋岛(OIB)及大洋中脊(MORB)3种构造背景辉长岩的单斜辉石进行特征筛选和数据分类。从GEOROC数据库中,经数据收集与清洗,我们分别获得岛弧辉长岩单斜辉石数据385条,洋岛辉长岩单斜辉石数据756条,大洋中脊辉长岩单斜辉石数据5 500条。其中绝大部分为主量元素数据,其余为微量元素数据。在特征提取部分,我们选用卡方检验判断特征独立性,F检验估计两个随机变量之间的线性依赖程度,互信息法捕获其他种类的统计相关性。3种检验方法互相印证,得出了统计学可靠的重要分类特征。在数据分类过程中,本文对比了K-近邻、决策树和支持向量机3种主流机器学习分类算法在辉长岩数据上的表现。研究表明,对于上述3种构造背景,Al2O3、TiO2为最有区分度的辉长岩单斜辉石主量元素成分,Sr为最有区分度的微量元素成分。另外,对于3种构造背景的辉长岩单斜辉石主量元素和微量元素数据,机器学习模型分类准确率均达94%。 相似文献
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《地学前缘(英文版)》2023,14(4):101580
Due to the combined influences such as ore-forming temperature, fluid and metal sources, sphalerite tends to incorporate diverse contents of trace elements during the formation of different types of Lead-zinc (Pb-Zn) deposits. Therefore, trace elements in sphalerite have long been utilized to distinguish Pb-Zn deposit types. However, previous discriminant diagrams usually contain two or three dimensions, which are limited to revealing the complicated interrelations between trace elements of sphalerite and the types of Pb-Zn deposits. In this study, we aim to prove that the sphalerite trace elements can be used to classify the Pb-Zn deposit types and extract key factors from sphalerite trace elements that can discriminate Pb-Zn deposit types using machine learning algorithms. A dataset of nearly 3600 sphalerite spot analyses from 95 Pb-Zn deposits worldwide determined by LA-ICP-MS was compiled from peer-reviewed publications, containing 12 elements (Mn, Fe, Co, Cu, Ga, Ge, Ag, Cd, In, Sn, Sb, and Pb) from 5 types, including Sedimentary Exhalative (SEDEX), Mississippi Valley Type (MVT), Volcanic Massive Sulfide (VMS), skarn, and epithermal deposits. Random Forests (RF) is applied to the data processing and the results show that trace elements of sphalerite can successfully discriminate different types of Pb-Zn deposits except for VMS deposits, most of which are falsely distinguished as skarn and epithermal types. To further discriminate VMS deposits, future studies could focus on enlarging the capacity of VMS deposits in datasets and applying other geological factors along with sphalerite trace elements when constructing the classification model. RF’s feature importance and permutation feature importance were adopted to evaluate the element significance for classification. Besides, a visualized tool, t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), was used to verify the results of both classification and evaluation. The results presented here show that Mn, Co, and Ge display significant impacts on classification of Pb-Zn deposits and In, Ga, Sn, Cd, and Fe also have relatively important effects compared to the rest elements, confirming that Pb-Zn deposits discrimination is mainly controlled by multi-elements in sphalerite. Our study hence shows that machine learning algorithm can provide new insights into conventional geochemical analyses, inspiring future research on constructing classification models of mineral deposits using mineral geochemistry data. 相似文献
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早先的构造源区判别图由于受时代、研究区域、研究思路以及研究手段、分析技术和样本数量的限制, 存在某些不足,导致部分学者在研究中遇到各种困惑和矛盾。在大数据的冲击下,部分传统图解的可靠性正在接受考验。本文提出了一种将地球化学数据二维图像化的方法,将GEOROC数据库中来自11个构造环境的火山岩数据生成了34 468张灰度二维码图像。根据深度学习理论和方法构造了卷积神经网络(CNN)模型,利用其中75%的二维码数据进行自动学习和训练。该模型可以对不同来源的火山岩数据进行有效分类,总体分类准确度可达95%以上。该模型具备较好的泛化能力,可以作为日常工具辅助人工进行火山岩样本的构造源区的判别。 相似文献
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通过岩浆岩的地球化学特征判别岩浆形成的大地构造环境和岩浆源区的化学性质是地球化学全岩分析最重要的应用之一。该方法利用全岩地球化学数据,包括主量元素、微量元素和同位素组成数据,对给定岩浆岩(玄武岩、花岗岩等)的大地构造环境进行判别。作为人工智能技术在地球化学研究领域中的新尝试,机器学习判别方法逐渐成为经典判别图解法的补充研究手段。然而,高维数据特征筛选和繁多未知参数确定是影响算法分类准确性的两个主要因素。为此,提出一种遗传算法优化神经网络耦合判别方法(GA-NNDM)。该方法利用特征选择、参数确定和分类性能之间的反馈联系,将分类准确率、所选特征数量和特征代价作为适应度函数,通过迭代演化寻求最佳特征子集和未知参数,从而达到减少特征、优化参数和提高性能的目的。此外,根据公开玄武岩样品地球化学数据,通过K折交叉验证等方法设置纵向、横向比较实验来验证GA-NNDM在玄武岩构造环境判别方面的准确性、稳定性和外延性。仿真实验结果表明,GA-NNDM具有优良的判别效果和泛化能力,其总体分类准确率能达到90%。因此,GA-NNDM值得在地球化学领域做进一步推广应用。 相似文献
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Michael G.Tetley Zheng-Xiang Li Kara J.Matthews Simon E.Williams R.Dietmar Müller 《地学前缘(英文版)》2020,11(1):265-276
Accurately mapping plate boundary types and locations through time is essential for understanding the evolution of the plate-mantle system and the exchange of material between the solid Earth and surface environments.However,the complexity of the Earth system and the cryptic nature of the geological record make it difficult to discriminate tectonic environments through deep time.Here we present a new method for identifying tectonic paleo-environments on Earth through a data mining approach using global geochemical data.We first fingerprint a variety of present-day tectonic environments utilising up to 136 geochemical data attributes in any available combination.A total of 38301 geochemical analyses from basalts aged from 5-0 Ma together with a well-established plate reconstruction model are used to construct a suite of discriminatory models for the first order tectonic environments of subduction and mid-ocean ridge as distinct from intraplate hotspot oceanic environments,identifying 41,35,and 39 key discriminatory geochemical attributes,respectively.After training and validation,our model is applied to a global geochemical database of 1547 basalt samples of unknown tectonic origin aged between 1000-410 Ma,a relatively ill-constrained period of Earth’s evolution following the breakup of the Rodinia supercontinent,producing 56 unique global tectonic environment predictions throughout the Neoproterozoic and Early Paleozoic.Predictions are used to discriminate between three alternative published Rodinia configuration models,identifying the model demonstrating the closest spatio-temporal consistency with the basalt record,and emphasizing the importance of integrating geochemical data into plate reconstructions.Our approach offers an extensible framework for constructing full-plate,deeptime reconstructions capable of assimilating a broad range of geochemical and geological observations,enabling next generation Earth system models. 相似文献
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五台地区雁门关早元古代镁铁-超镁铁岩体的岩石地球化学特征、成因及其大地构造意义 总被引：1，自引：1，他引：0
本文对五台地区侵入于原北金岗库组的雁门关镁铁-超镁铁岩体进行了详细的岩石学、矿物学和岩石地球化学分析研究.雁门关岩体在矿物成份上,特别是单斜辉石、尖晶石和角闪石,具有阿拉斯加型侵入岩体和俯冲带或弧相关的岩浆特征,其元素地球化学特征也可与阿拉斯加型侵入杂岩体类比,具有明显的Nd (Ta),Zr (Hf),Y和Ti负异常.从构造环境判别图来看,雁门关岩体主要为与俯冲相关的成因,具大陆边缘弧的性质.因此,雁门关岩体是侵入在大陆边缘弧环境的岩浆经历了橄榄石和单斜辉石的分离结晶作用的产物.它与恒山-五台-阜平地区广泛分布的同时代花岗岩和火山岩一起,构成了华北克拉通中部造山带内一期重要的古元古代大陆边缘岛弧岩浆活动. 相似文献
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20世纪70～80年代,以Pearce为代表的一批科学家先后提出了玄武岩和花岗岩的构造环境判别图,将构造环境与岩石地球化学特征有机地结合起来,为岩浆岩大地构造环境研究开辟了新途径。但学术界对全球广布的安山岩构造环境及相关地球化学特征问题的讨论则相对不足。本文利用GEOROC 和PetDB 两个数据库对全球新生代安山岩进行数据挖掘,讨论了它们的地球化学特征及形成环境。初步将全球新生代安山岩归属为12个形成构造环境,其中67.71%产出于岛弧、陆缘弧等汇聚板块边缘环境,其余安山岩则形成于大陆板内、大陆溢流、洋岛、大陆裂谷、洋中脊等构造环境。研究表明,常用的玄武岩微量元素判别图以及LILE/HFSE 玄武岩判别图均在一定程度上可用于安山岩成因及环境判别, 暗示安山岩地球化学成分也可用于构造环境的判定。采用大数据思维,探索洋岛安山岩（OIA）和岛弧安山岩（IAA）中地球化学元素的关联关系,从获得的近20 000 个OIA-IAA 判别图中选出lg（Cs/Ta）-lg（Cu/Ta）、lg（CaO/Nb）-lg（Cs/Zr）和lg（Cu/Ta）-lg（Co/Nb）等6个图解,能有效限定它们的构造环境,为安山岩成因及形成环境研究提供了新的思路。这些初步成果说明科学大数据的研究方法可成为岩浆岩构造环境及地球化学研究中的重要有效手段。 相似文献
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依靠岩浆构造环境的地球化学成分认识岩浆形成过程是岩石地球化学中的重要应用。当前利用岩石地球化学成分判别构造环境的工作还不够深入。用4种基于决策树的机器学习方法对来自全球新生代洋岛玄武岩(OIB)、岛弧玄武岩(IAB)及大洋中脊玄武岩(MORB)等镁铁-超镁铁岩中单斜辉石的13种主量元素构成数据集进行了岩浆构造环境判别和主要特征排序。通过对比4种基于决策树的机器学习方法,验证了树类算法对于地球化学成分识别问题的有效性,并总结出4种方法在处理岩浆构造环境判别问题时的优劣:决策树算法判别过程更易于理解,但是其准确率欠佳;boosting算法中的AdaBoost和GBDT对于岩浆构造环境的鉴别准确度较高,但构造过程复杂;bagging集成算法随机森林在权衡性能和模型可理解性时不失为一个良好的选择。此外,还通过4种算法的特征重要性排序得出Cr_2O_3,TFeO,TiO_2,FeO和Al_2O_3是进行岩浆构造环境判别的重要成分。 相似文献
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义敦型镁铁—超镁铁岩的主要特征及其与蛇绿岩的对比 总被引：1，自引：0，他引：1
“义敦型”相当于文献中通称的阿尔卑斯型,但却不是蛇绿岩。蛇绿岩代表洋壳和地慢的岩石组合,而义敦型镁铁-超镁铁岩体则是由陆壳下的地幔及其部分熔融的产物组成的。因此,蛇绿岩与义敦型岩体的构造含意不同,后者的分布与古缝合带无关。在造山带中区分开蛇绿岩和非蛇绿岩是至关重要的。义敦型镁铁-超镁铁岩组合的认定在理论上和找矿实践上都是有意义的。 相似文献
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班康姆铜金矿床是近年来新发现的大型铜金矿床。前人研究初步表明研究区成矿作用与古特提斯洋壳俯冲消减所产生的岩浆作用密切有关,但是缺乏岩石地球化学证据。笔者于研究区地表、钻孔采集了13件火山岩-侵入岩新鲜岩石,开展了主量元素、微量元素、稀土元素分析测试。研究表明该区安山质-侵入杂岩具有岛弧钙碱性火山岩的地球化学特征,构造环境判别图显示该套岩石属于大洋弧环境,形成于大洋消减带,与洋壳板片俯冲有关。安山质-侵入杂岩来源于地幔楔,并经历了结晶分异作用,而煌斑岩形成于板片消减而富集的地幔部分熔融。通过与黎府构造带矿床稀土、微量元素特征对比,证实班康姆矿区与Chatree矿区火山岩及金矿床形成于同一期构造岩浆成矿作用,进一步表明了黎府构造岩浆带在晚二叠世—早三叠世发生了一次重要的区域成矿作用。 相似文献