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新的研究表明,开采锆石纹理以识别有价值的矿床是可能的。
近日,在《地球物理研究杂志:固体地球》上发表的一篇论文中:
伦敦帝国理工工程学院地球科学与工程系研究员凯坦·纳特瓦尼,和他的同事解释说,锆石是常见的坚硬矿物,可以在40亿年前的岩石中找到,它们的结构和质地可以反映它们形成的条件,使它们成为大自然的时间胶囊。
了解到这一点,纳特瓦尼和他的团队开发了一种方法,来区分铜伴生岩石,和花岗岩中形成的锆石颗粒之间的细微差异。他们的方法可以帮助科学家寻找矿藏,并探测不同沉积物的来源。
研究人员使用了一种名为卷积神经网络(CNN)的机器学习工具,该工具专门用于图像分析。
利用在秘鲁南部采集的样本,他们发现卷积神经网络,可以识别铜矿附近发现的锆石特有的形状和纹理。该模型还可以将这些与铜有关的锆石,与该地区其他岩石中发现的锆石区分开来,成功率为85%。
铜具有广泛的工业应用,从电子到建筑,研究表明,将机器学习与更传统的技术相结合,可以更容易地探索和识别铜矿床。
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