Discrimination and element geochemical characteristics of basalts from different mantle endmember sources based on machine learning
Year: 2024
Type: article
Abstract: 地幔地球化学是固体地球科学研究的重要组成部分,认识和识别地幔不均一性对于探讨地幔内部物质循环、揭示地球演化规律具有重要意义。目前国际上公认的地幔端元划分方案主要依赖于幔源岩浆岩的同位素数据,但在实际应用中具有一定的局限性。相较于同位素数据,主、微量元素数据的数量更大,实际应用前景更广阔。从数据分析的角度看,幔源岩浆岩的主微量元素有27个指标,远多于常用的Sr、Nd、Pb同位素指标,变量数目的增加可能会提高分类判断的精度,但是也会给分类带来两个问题:一是建模所需的样本数量大大增加;二是传统的二维、三维图版法不再适用。针对上述问题,本文从数据和方法两个层面入手:首先从全球共享地球化学数据库GEOROC和PetDb获取数据;然后采用机器学习方法建立判别模型,最终获得了基于元素特征的玄武岩地幔端元类型逻辑回归模型。该模型不仅具有很好的分类效果,而且有助于分析和总结来自不同地幔端元的玄武岩的元素地球化学特征。该研究对地幔不均一性的精细识别及与其相关的研究工作具有一定的促进作用。
Source: Acta Petrologica Sinica
Language: English
Subfield: Geophysics
Field: Earth and Planetary Sciences
Domain: Physical Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W4405946815