机器学习在地幔地球化学研究中的应用

张舟; 夏群科

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高温高压条件下的热力学平衡是开展地幔地球化学研究的重要基础。目前,对地幔条件下矿物和熔体的热力学平衡的认识还存在一些不足,即地幔地球化学的实验和天然样品数据(压强、温度和成分等)构成的高维度矩阵中离散点之间的关系还未被充分厘清。机器学习是挖掘数据的有效工具,通过回归、分类等算法,可以为地幔条件下的热力学平衡提供新认识。已开展的实例研究包括温压计、熔体中元素的溶解度、矿物的三价铁含量、判断地幔捕掳体是否发生交代作用、判断样品是否发生氢扩散作用,等等。本研究方向的发展还需要机器学习方法的普及、基础数据库正确率和数据质量的提高以及算法的改进。

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来源
《矿物岩石地球化学通报》 |2023年第1期|1-12|共12页
作者
张舟; 夏群科;
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作者单位

浙江省地学大数据与地球深部资源重点实验室;

浙江大学地球科学学院;

杭州310058;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地球的化学成分;元素地球化学;实验地球化学;
关键词
机器学习; 热力学; 地幔地球化学;

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