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砷矿物演化与矿物生态初探
1
作者
唐鸣昊
滕辉
+2 位作者
陆现彩
王汝成
朱翔宇
《矿物岩石地球化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期418-427,共10页
矿物是行星演化重要的记录者。地球演化过程中一系列重大的地质事件都是通过研究矿物所记载的相关信息得到证实的。砷(As)是对生命最危险的有毒元素之一,也是指示地球化学环境演变过程的灵敏元素,目前发现的砷矿物超过760种。本文基于...
矿物是行星演化重要的记录者。地球演化过程中一系列重大的地质事件都是通过研究矿物所记载的相关信息得到证实的。砷(As)是对生命最危险的有毒元素之一,也是指示地球化学环境演变过程的灵敏元素,目前发现的砷矿物超过760种。本文基于“矿物演化”和“矿物生态学”的概念,研究砷矿物多样性,分析其深时演化过程。结果发现,随着地质历史的演进,砷矿物多样性呈现幕式增长特点,其增长期与超大陆碰撞期以及大氧化期相对应。这主要和超大陆碰撞期热液和风化活动增强促进As的迁移转化,以及大氧化期As从还原态向成矿及迁移能力更强的氧化态转变有关。另外,根据现有砷矿物产地-砷矿物种类数据,基于泊松-对数正态分布LNRE(大量罕见事件)模型,预测地壳中至少存在1958种砷矿物,其中263种出现的概率超过95%,其形成主要受“决定性因素”控制;而大部分砷矿物出现概率较小,其中184种出现的概率甚至低于0.1%,形成主要受“偶然性因素”控制。
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关键词
砷
砷
矿物
矿物
演化
矿物
生态学
矿物
多样性
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职称材料
大数据和机器学习在矿物学研究中的应用
被引量：
1
2
作者
李晓彦
张超
《矿物岩石地球化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期253-266,I0003,共15页
矿物的形成演化史和时空分布伴随着地球从星云阶段演化至今的46亿年地质历史,其形成过程受控于一系列物理、化学、生物过程,是地球多圈层耦合演化的产物。矿物大数据催生了矿物演化和矿物生态学概念,使我们以系统的眼光看待矿物形成和...
矿物的形成演化史和时空分布伴随着地球从星云阶段演化至今的46亿年地质历史,其形成过程受控于一系列物理、化学、生物过程,是地球多圈层耦合演化的产物。矿物大数据催生了矿物演化和矿物生态学概念,使我们以系统的眼光看待矿物形成和演化历史、矿物分布和矿物多样性,并可以据此更好的理解地球多圈层演化。应用统计方法和网络分析方法研究矿物大数据,可以帮助我们预测新矿物的数量、可能的结构和可能出现的地点,以及深入理解复杂矿物共生网络中矿物的成因联系和演化趋势。机器学习算法在矿物化学数据方面的应用,有助于解析高维矿物化学数据蕴含的物理化学控制因素,以及用于定量估计难测元素的含量、建立温度压力计和判别源区类型等任务。以数据驱动的矿物学研究必将成为反演地球演化历史的有力工具。
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关键词
大数据
机器
学
习
矿物
演化
矿物
生态学
矿物
分子式
温压计
下载PDF
职称材料
题名
砷矿物演化与矿物生态初探
1
作者
唐鸣昊
滕辉
陆现彩
王汝成
朱翔宇
机构
天津大学地球系统科学学院
南京大学地球科学与工程学院
出处
《矿物岩石地球化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期418-427,共10页
基金
国家自然基金资助项目(42272039,41830859,41972041)
国家重点研发计划项目(2019YFC1804402)。
文摘
矿物是行星演化重要的记录者。地球演化过程中一系列重大的地质事件都是通过研究矿物所记载的相关信息得到证实的。砷(As)是对生命最危险的有毒元素之一,也是指示地球化学环境演变过程的灵敏元素,目前发现的砷矿物超过760种。本文基于“矿物演化”和“矿物生态学”的概念,研究砷矿物多样性,分析其深时演化过程。结果发现,随着地质历史的演进,砷矿物多样性呈现幕式增长特点,其增长期与超大陆碰撞期以及大氧化期相对应。这主要和超大陆碰撞期热液和风化活动增强促进As的迁移转化,以及大氧化期As从还原态向成矿及迁移能力更强的氧化态转变有关。另外,根据现有砷矿物产地-砷矿物种类数据,基于泊松-对数正态分布LNRE(大量罕见事件)模型,预测地壳中至少存在1958种砷矿物,其中263种出现的概率超过95%,其形成主要受“决定性因素”控制;而大部分砷矿物出现概率较小,其中184种出现的概率甚至低于0.1%,形成主要受“偶然性因素”控制。
关键词
砷
砷
矿物
矿物
演化
矿物
生态学
矿物
多样性
Keywords
arsenic
arsenic mineral
mineral evolution
mineral ecology
mineral diversity
分类号
P571.1 [天文地球—矿物学]
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职称材料
题名
大数据和机器学习在矿物学研究中的应用
被引量：
1
2
作者
李晓彦
张超
机构
大陆动力学国家重点实验室
出处
《矿物岩石地球化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期253-266,I0003,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(41972055,41902052)。
文摘
矿物的形成演化史和时空分布伴随着地球从星云阶段演化至今的46亿年地质历史,其形成过程受控于一系列物理、化学、生物过程,是地球多圈层耦合演化的产物。矿物大数据催生了矿物演化和矿物生态学概念,使我们以系统的眼光看待矿物形成和演化历史、矿物分布和矿物多样性,并可以据此更好的理解地球多圈层演化。应用统计方法和网络分析方法研究矿物大数据,可以帮助我们预测新矿物的数量、可能的结构和可能出现的地点,以及深入理解复杂矿物共生网络中矿物的成因联系和演化趋势。机器学习算法在矿物化学数据方面的应用,有助于解析高维矿物化学数据蕴含的物理化学控制因素,以及用于定量估计难测元素的含量、建立温度压力计和判别源区类型等任务。以数据驱动的矿物学研究必将成为反演地球演化历史的有力工具。
关键词
大数据
机器
学
习
矿物
演化
矿物
生态学
矿物
分子式
温压计
Keywords
big data
machine learning
mineral evolution
mineral ecology
mineral formula
thermobarometer
分类号
P57 [天文地球—矿物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
砷矿物演化与矿物生态初探
唐鸣昊
滕辉
陆现彩
王汝成
朱翔宇
《矿物岩石地球化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
大数据和机器学习在矿物学研究中的应用
李晓彦
张超
《矿物岩石地球化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
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