大数据与机器学习在岩石地球化学中的应用：研究进展与展望
作者及机构
本文由Shengkai Jin、Yixing Ma*、Shuqi Yang和Xiaosong Li共同完成，四位作者均来自中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心（Command Center for Integrated Natural Resources Survey, China Geological Survey）的大数据与决策实验室（Laboratory for Big Data and Decision）。论文发表于2024年IEEE第10届国际大数据与信息分析会议（10th International Conference on Big Data and Information Analytics, BigDIA 2024）。
研究背景与目标
随着现代分析测试与空间探测技术的发展，地球科学数据呈现爆炸式增长，推动地质学进入大数据时代。传统岩石地球化学研究方法（如二维/三元判别图）受限于样本量小、主观性强、无法处理高维数据等问题。而机器学习（Machine Learning, ML）技术能够高效分析大规模、高维度数据，显著提升判别精度与效率。本文系统综述了机器学习在岩石地球化学中的应用现状，涵盖地球动力学数值模拟（Geodynamic Numerical Simulation）、成矿过程模拟、火成岩构造环境判别、岩浆源区示踪、成矿预测及矿床成因分类等领域，旨在为地质学家提供方法学参考，并推动岩石地球化学研究的智能化发展。
主要研究内容与进展
1. 地球动力学数值模拟
机器学习通过模拟板块运动、地幔对流等全球尺度动力学过程，为地质构造演化提供量化工具。例如，Huismans和Beaumont（2011）利用ML模拟地壳-岩石圈地幔的优先破裂模式；Jolived和Brun（2010）则通过ML重建裂谷演化过程。这些研究突破了传统有限元/有限差分方法的计算瓶颈，实现了多物理场耦合的高效建模。
成矿地质过程模拟
结合机器学习与热液成矿理论，研究者可量化模拟成矿流体运移与沉淀机制。例如，针对安庆铜矿矽卡岩矿物形成过程，机器学习模型成功预测了深部矿体位置；广东凡口铅锌矿研究中，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法通过成矿条件数值模拟优化了找矿靶区。
火成岩构造环境判别
传统判别图（如Pearce和Cann的玄武岩构造环境图）存在多解性难题。Petrelli和Perugini（2016）基于SVM对全球3095个火山岩样本（含主量元素、微量元素及Sr-Nd-Pb同位素）进行分类，平均准确率达93%。Fang等（2021）进一步开发随机森林（Random Forest, RF）迭代筛选算法，自动优化判别元素组合，将玄武岩构造背景判别准确率提升至84.32%。Ren等（2019）结合灰狼优化（GWO）与SVM，利用橄榄石成分判别洋中脊玄武岩（MORB）、洋岛玄武岩（OIB）和岛弧玄武岩（IAB），准确率超85%。
岩浆源区示踪
Pignatelli等（2021）和Bolton等（2020）分别采用人工神经网络（ANN）和RF模型追溯火山岩源区，其中ANN对爱琴海新近纪火山岩的示踪准确率高达96%。极端梯度提升（XGBoost）模型在同类任务中表现最优（93.07%）。
成矿预测与矿床成因分类
地理信息系统（GIS）与机器学习结合已成为矿产资源定量评价的主流方法。例如，陕西潼关金矿通过GIS提取多源信息建立预测模型，圈定多个成矿远景区；Wang等（2022）基于1220个石英样品的Ti/Ge-P数据，利用监督学习构建了全球7类典型矿床的成因分类图。
矿物温压计创新
传统温压计因热力学模型简化导致误差。Chicchi等（2023）开发了基于深度学习前馈神经网络（Feedforward Neural Network）的单斜辉石（Clinopyroxene）温压计，其预测结果与意大利Somma-Vesuvius等火山观测数据高度吻合，误差显著低于传统方法。
研究意义与建议
本文提出三大应用优化方向：
- 数据清洗质量：需解决数据冗余、区域分布不均等问题，建议统一预处理标准。
- 模型适配性：针对非线性数据（如构造环境分类）推荐RF与SVM；时空数据可选用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
- 地学数据融合：结合GIS技术提升预测精度，如Xiao等（2020）通过矿物系统理论与地球化学数据成功定位菲律宾金矿。
创新亮点
1. 方法学突破：机器学习解决了传统岩石地球化学中高维数据处理难题，如支持向量机在构造环境判别中的高精度表现。
2. 跨学科应用：首次系统整合深度学习（如神经网络温压计）与成矿过程模拟。
3. 实践价值：为矿产勘探、地质灾害预测等提供智能化工具。
未来展望
需加强数据标准化建设，开发地学专用机器学习算法，并推动三维建模与动态模拟技术的深度融合。本文的案例证明，大数据与机器学习正在重塑岩石地球化学的研究范式，为理解地球系统演化开辟新途径。
（注：全文约2000字，涵盖文献[1]-[22]的核心成果，专业术语如”Geodynamic Numerical Simulation”首次出现时标注英文原文。）