Geosci. Front. | 黄铁矿地球化学的机器学习重建矿床的多阶段成矿历史
Geoscience Frontiers
2025-02-25 10:00
文章摘要
本研究通过应用随机森林和支持向量机两种机器学习方法，分析了可可塔勒矿床的黄铁矿，揭示了其两阶段成矿历史。研究结果表明，早期黄铁矿属于火山成因块状硫化物型，而晚期黄铁矿则属于造山型。这一发现与地质观测和地球化学结果一致，证明了机器学习在矿床类型判别和成矿历史重建中的有效性。研究还指出，钼和镍是确定黄铁矿成因的关键元素。
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