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江南造山型金矿床中不同起源成矿流体厘本发明公开了一种江南造山型金矿床中不采样并精细处理;采用先进流体包裹体综合分精度稳定同位素测定及结合区域数据库的创新24++2+3析平台的深度学习神经网络算法采用至少3层隐藏层的结构,每层神经元数量不少于100度误差不超过5使其能够真实反映矿床的地质4[0003]在早期的研究中,对于成矿流体的分析主要依赖于相对简单和单一的技术方5的采样数量不少于10个,以全面反映围岩对成矿流体的影响以及可能存在的流体来源信[0009]所述流体包裹体分析:运用高分辨率[0010]所述稳定同位素测定:采用多接收电感耦合离子体质谱(MC_ICP_MS)技术对矿石6水或大气降水不同来源流体的影响以及各自的贡献[0011]所述元素地球化学分析:利用同步辐射X射线荧光光谱(SR_XRF)技术对矿石和围标准化和特征选择操作。然后,选择合适的机器学习算法,支持向量机(SVM)、随机森林据复杂度进行调整(一般在100_500个之间)。7精确测定流体包裹体的各项特征和成分,为成矿流体起源的判断提供高精度的数据支持。经验和有限地质信息的勘探方法相比,本技术方案能够大大提高找矿勘探的效率和准确[0020]在江南某造山型金矿床的研究中,传统方法仅在矿体的中心部位采集了20个样8微量元素,并通过基于500多个已知成因矿床数据训练的机器学习算法构建的模型进一步体包裹体分析利用高分辨率显微镜结合图像分析软件,精确统计包裹体数量和分布密度,[0026]在江南造山带的两个看似相似的金矿床区域,传统方法对每个矿床采集30个样9[0030]采用本发明方法,在矿床边缘及向外延伸的过渡区域以2_到矿体边缘,包裹体的温度从350℃逐渐降低至200℃,
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