导读:本文包含了大地构造环境判别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:辉长岩,机器学习,大数据挖掘,支持向量机
大地构造环境判别论文文献综述
焦守涛,周永章,张旗,金维浚,刘艳鹏[1]（2018）在《基于GEOROC数据库的全球辉长岩大数据的大地构造环境智能判别研究》一文中研究指出辉长岩是化学成分与玄武岩类似的侵入岩,前人认为它的形成过程太复杂,对应的岩浆可能经过了分离结晶作用、混染作用等,不能用Pearce判别图来判断岩浆岩形成的构造环境。本文利用GEOROC数据库的资料对辉长岩进行大数据挖掘。首先根据前人成果,将GEOROC数据库的辉长岩形成的大地构造环境分为大陆玄武岩环境、汇聚边界环境、板内火山岩环境和大洋岛弧玄武岩环境等4类;然后在数据清洗基础上,利用Python语言,依托sklearn库,实现支持向量机、K近邻和随机森林等3种机器学习算法,获得3种对应的分类器结果输出。对辉长岩的构造环境进行智能判别结果显示,随机森林方法效果最好,判断准确率可达97%,利用辉长岩的地球化学大数据来判断岩浆岩的构造环境是完全可行的。(本文来源于《岩石学报》期刊2018年11期）
韩帅,李明超,任秋兵,刘承照[2]（2018）在《基于大数据方法的玄武岩大地构造环境智能挖掘判别与分析》一文中研究指出通过玄武岩判别图推断其所形成的大地构造环境的方法由来已久,自1971年Pearce提出了构造-岩浆判别图解法之后,已涌现出了几十种不同的判别图。然而,判别图的制作过程中使用的元素的信息量少,数据样本量少,缺乏代表性,以至于其适用范围有限,且准确率不够。为提高构造环境判别过程的效率和准确性,本文提出以大数据智能挖掘方法建立判别模型,通过玄武岩的化学成分,迅速准确地对其大地构造环境进行判别。所用到的玄武岩包括叁类:洋中脊玄武岩(MORB)、洋岛玄武岩(OIB)和岛弧玄武岩(IAB),样品总量为755个。首先,本文分别利用主量元素判别图和微量元素判别图对叁类数据的大地构造环境进行判别,包括Ti O_2-MnO-P_2O_5、Fe O~T-MgO-Al_2O_3、Ti-Zr-Y、Zr/Y-Zr和Ti-Zr判别图。由于判别图法针对的是特定的元素或化合物,而有些样品的成份记录不完善或没有测量到有指定物质,导致无法对该样品在判别图中绘制,因此在绘制不同的判别图之前,需要筛选掉一部分数据。判别结果表明,在不考虑无效数据的情况下,Zr/Y-Zr判别图的准确率最高,可达90%以上。但如果考虑到已筛选掉的数据,上述五种图对叁种岩石的判别准确率均低于75%。在利用数据挖掘算法进行判别的过程中,本文分别试验了朴素贝叶斯(NB)、K邻近(KNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)四种算法。为达到较好的识别效果,本文将所有的化合物和微量元素组成51维的参数组用于训练模型,并且不会进行任何的数据筛选,即全部被视作有效数据。训练结果表明,NB的分类结果最差,但也超过了75%,而RF训练准确率高达100%。在算法的进阶分析中,测得RF算法验证准确率可达88.46%;为提升智能算法的实用性,本文利用贝叶斯定理对算法的判别结果求逆概率,以实现"由果及因"的合理推断;同时,本文通过人为模拟数据缺失,进一步验证不同的算法的鲁棒性,并认为RF和NB是应该被优先考虑的两种算法;最后,通过提取RF中的决策树,本文对样本中元素的重要性进行了分析,并找到了对判别效果影响最大的几个主量元素和微量元素。综上所述,利用数据挖掘算法判别大地构造环境要比判别图法更为准确、迅速且功能多样,可在该领域做进一步推广应用。(本文来源于《岩石学报》期刊2018年11期）
王哲,钟文,唐运秀[3]（2016）在《Nb/U法判别花岗岩大地构造环境概述》一文中研究指出花岗岩成因类型的不同代表了不同的构造活动带、不同的源岩及岩石形成作用过程的最终产物。在总结概括前人研究工作的基础上,论述花岗岩分类方法的不足,并尝试利用花岗岩的Nb/U比值判别花岗岩形成的构造环境。旨为以后判别花岗岩大地构造环境的研究奠定基础。(本文来源于《西部资源》期刊2016年04期）
李永军,李甘雨,佟丽莉,杨高学,王冉[4]（2015）在《玄武岩类形成的大地构造环境Ta、Hf、Th、La、Zr、Nb比值对比判别》一文中研究指出玄武质岩浆见于板块构造演化的全过程和各个重要阶段,是所有火成岩中最主要的构造地球化学指示剂,因此,玄武岩类相关元素图解和比值成为研究火成岩成岩作用和形成构造环境判别的首选对象。Ta、Hf、Th、La、Zr、Nb都是高场强元素和较强不相容元素,由于地球化学性质的相似性和在玄武岩类成岩过程中的规律性变化,所以它们是玄武岩类成因研究和构造环境判别图解中使用频率最高的元素,而且两两元素含量之间的比值能较好地区分其形成时的构造环境。在前人发明的玄武岩类Th/Hf-Ta/Hf、Th/Zr-Nb/Zr及La/Zr-Nb/Zr双对数判别图解基础上,运用这6个元素两两组对的Ta/Hf、Th/Ta、Th/Hf、Nb/Zr、Th/Nb、La/Nb值,建立比值判别表,极好地区分了几乎最常见的各种构造环境中有关的玄武岩类。该比值判别表是对双对数判别图解的极好补充。(本文来源于《地球科学与环境学报》期刊2015年03期）
孙书勤,张成江,黄润秋[5]（2006）在《板块汇聚边缘玄武岩大地构造环境的Th、Nb、Zr判别》一文中研究指出根据Th、Nb、Zr的地球化学性质和判别机理,利用世界上典型大地构造环境区玄武岩类的Th、Nb、Zr数据,研究了Th、Nb、Zr判别玄武岩大地构造环境的地球化学机理,发现不同构造环境区玄武岩系的Th、Nb、Zr特征具有显着差异,其比值特征能将玄武岩形成的大地构造位置很好地划分出来。提出了板块汇聚边缘玄武岩大地构造环境的Nb/Zr-Th/Zr判别图,该图不但能较好地区分出板块汇聚边缘中的洋—洋俯冲带、洋—陆俯冲带及陆—陆碰撞带,同时还能反映出岛弧区大地构造环境演化的趋势。(本文来源于《地球科学进展》期刊2006年06期）
武莉娜,王志畅,汪云亮[6]（2003）在《微量元素La,Nb,Zr在判别大地构造环境方面的应用》一文中研究指出La,Nb ,Zr是一组耐熔强亲岩浆元素 ,其相互之间的比值关系恢复深部作用的地球化学过程。玄武岩类特别是原始玄武岩浆形成的岩石的La/Zr及Nb/Zr比值 ,能较好地反映其源区的La,Nb ,Zr之间的分异特征 ,在一般情况下这一特征与某种确定的大地构造环境有密切关系 ,可用来判别玄武岩类形成的大地构造环境及其源区分异特征。本文根据世界上典型大地构造环境区玄武岩类的La,Nb ,Zr数据 ,划分玄武岩形成的大地构造位置 ,提出了La/Zr-Nb/Zr双对数图及判别方法。(本文来源于《华东地质学院学报》期刊2003年04期）
孙书勤,汪云亮,张成江[7]（2003）在《玄武岩类岩石大地构造环境的Th、Nb、Zr判别》一文中研究指出本文通过研究Th、Nb、Zr的地球化学性质和判别机理,根据世界上典型大地构造环境区玄武岩类的Th、Nb、Zr数据,研究了Th、Nb、Zr判别玄武岩大地构造环境的地球化学机理,发现不同构造环境区玄武岩系的Th、Nb、Zr特征具有显着差异,其比值特征能将玄武岩形成的大地构造位置很好地划分出来;提出了判别玄武岩大地构造环境的Nb/Zr—Th/Zr双对数判别图,该图能较好地区分出大洋板块发散边缘、板块汇聚边缘、大洋板内、大陆板内及地幔热柱形成的玄武岩;得出了玄武岩大地构造环境判别的标志;指出了用Th、Nb、Zr判别玄武岩大地构造环境的方法。(本文来源于《地质论评》期刊2003年01期）
汪云亮,张成江,修淑芝[8]（2001）在《玄武岩类形成的大地构造环境的Th/Hf-Ta/Hf图解判别》一文中研究指出Th,Ta,Hf是一组耐熔强亲岩浆元素 ,由于地球化学性质的相似性 ,其相互之间的比值关系能将深部作用的地球化学过程较好地恢复出来。玄武岩类 ,特别是原始玄武岩浆形成的岩石的 Ta/ Hf及 Th/ Hf比值 ,能较好地反映其源区的 Th、Ta、Hf之间的分异特征 ,在一般情况下 ,这一特征与某种确定的大地构造环境有密切关系和确定的因果联系 ,可用来判别玄武岩类形成的大地构造环境及其源区 Th、Ta、Hf分异特征。本文根据典型大地构造环境玄武岩类的 Th、Ta、Hf数据 ,提出了玄武岩类形成的大地构造环境判别的 Th/ Hf- Ta/ Hf双对数图及判别方法(本文来源于《岩石学报》期刊2001年03期）
王东安,陈瑞君[9]（1999）在《东昆仑中段奥陶系硅岩地球化学特征及沉积大地构造环境判别》一文中研究指出东昆仑中段诺木洪—香日德一带,大量出露层状、块层状凝灰质硅岩,主要产于火山熔岩之中及其上部,岩石致密,成层性好,具有独特的地球化学特征。硅岩中有机质含量极微,SiO_2含量多在77％～87％之间,相对偏低,而Al_2O_3,Na_2O和K_2O含量偏高。其中,w(Na_2O)/w(K_2O),w(MnO)/w(TiO_2)远大于0.5,N(Al)/N(Al+Fe+Mn)比值在0.6～0.82之间。微量元素明显不同于地台型稳定沉积区形成的硅岩,其丰度显然与同时产出的火山熔岩丰度成正相关。其中,Rb,Zr,Hf,Ga,Th和Au明显偏高,而Ba,V,Cr,Cu,Pb和U等与生物或热水有关的元素则偏低。稀土元素总量平均值仅为83.3μg/g,轻稀土含量相对较富集,LREE/∑REE比值一般在0.91～0.98之间,Eu负异常明显,形成“V”谷,很少出现Ce异常。δ~(30)Si属于低负值范围(0‰～-0.4‰),~(87)Sr/~(86)Sr初始值也比较接近沉凝灰岩,平均为0.7141。通过多种相关图解,均反映出硅岩的物质来源与和其共生的火山熔岩同源,且形成于火山岛弧带或活动大陆边缘带。(本文来源于《古地理学报》期刊1999年01期）
程长莹,陆成[10]（1998）在《大地构造环境计算机判别系统(摘要)》一文中研究指出大地构造环境计算机判别系统（摘要）程长莹陆成（成都理工学院计算机工程系）迄今为止，国内外利用微量元素判别镁铁—超镁铁岩浆岩形成大地构造环境时用得最多的是Ｐｅａｒｃｅ的Ｚｒ－Ｔｉ－Ｙ叁角图和Ｗｏｏｄ的Ｔｈ－Ｔａ－Ｈｆ叁角图；但这两种图在实际应用时，都...(本文来源于《成都理工学院学报》期刊1998年S1期）
大地构造环境判别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通过玄武岩判别图推断其所形成的大地构造环境的方法由来已久,自1971年Pearce提出了构造-岩浆判别图解法之后,已涌现出了几十种不同的判别图。然而,判别图的制作过程中使用的元素的信息量少,数据样本量少,缺乏代表性,以至于其适用范围有限,且准确率不够。为提高构造环境判别过程的效率和准确性,本文提出以大数据智能挖掘方法建立判别模型,通过玄武岩的化学成分,迅速准确地对其大地构造环境进行判别。所用到的玄武岩包括叁类:洋中脊玄武岩(MORB)、洋岛玄武岩(OIB)和岛弧玄武岩(IAB),样品总量为755个。首先,本文分别利用主量元素判别图和微量元素判别图对叁类数据的大地构造环境进行判别,包括Ti O_2-MnO-P_2O_5、Fe O~T-MgO-Al_2O_3、Ti-Zr-Y、Zr/Y-Zr和Ti-Zr判别图。由于判别图法针对的是特定的元素或化合物,而有些样品的成份记录不完善或没有测量到有指定物质,导致无法对该样品在判别图中绘制,因此在绘制不同的判别图之前,需要筛选掉一部分数据。判别结果表明,在不考虑无效数据的情况下,Zr/Y-Zr判别图的准确率最高,可达90%以上。但如果考虑到已筛选掉的数据,上述五种图对叁种岩石的判别准确率均低于75%。在利用数据挖掘算法进行判别的过程中,本文分别试验了朴素贝叶斯(NB)、K邻近(KNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)四种算法。为达到较好的识别效果,本文将所有的化合物和微量元素组成51维的参数组用于训练模型,并且不会进行任何的数据筛选,即全部被视作有效数据。训练结果表明,NB的分类结果最差,但也超过了75%,而RF训练准确率高达100%。在算法的进阶分析中,测得RF算法验证准确率可达88.46%;为提升智能算法的实用性,本文利用贝叶斯定理对算法的判别结果求逆概率,以实现"由果及因"的合理推断;同时,本文通过人为模拟数据缺失,进一步验证不同的算法的鲁棒性,并认为RF和NB是应该被优先考虑的两种算法;最后,通过提取RF中的决策树,本文对样本中元素的重要性进行了分析,并找到了对判别效果影响最大的几个主量元素和微量元素。综上所述,利用数据挖掘算法判别大地构造环境要比判别图法更为准确、迅速且功能多样,可在该领域做进一步推广应用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
大地构造环境判别论文参考文献
[1].焦守涛,周永章,张旗,金维浚,刘艳鹏.基于GEOROC数据库的全球辉长岩大数据的大地构造环境智能判别研究[J].岩石学报.2018
[2].韩帅,李明超,任秋兵,刘承照.基于大数据方法的玄武岩大地构造环境智能挖掘判别与分析[J].岩石学报.2018
[3].王哲,钟文,唐运秀.Nb/U法判别花岗岩大地构造环境概述[J].西部资源.2016
[4].李永军,李甘雨,佟丽莉,杨高学,王冉.玄武岩类形成的大地构造环境Ta、Hf、Th、La、Zr、Nb比值对比判别[J].地球科学与环境学报.2015
[5].孙书勤,张成江,黄润秋.板块汇聚边缘玄武岩大地构造环境的Th、Nb、Zr判别[J].地球科学进展.2006
[6].武莉娜,王志畅,汪云亮.微量元素La,Nb,Zr在判别大地构造环境方面的应用[J].华东地质学院学报.2003
[7].孙书勤,汪云亮,张成江.玄武岩类岩石大地构造环境的Th、Nb、Zr判别[J].地质论评.2003
[8].汪云亮,张成江,修淑芝.玄武岩类形成的大地构造环境的Th/Hf-Ta/Hf图解判别[J].岩石学报.2001
[9].王东安,陈瑞君.东昆仑中段奥陶系硅岩地球化学特征及沉积大地构造环境判别[J].古地理学报.1999
[10].程长莹,陆成.大地构造环境计算机判别系统(摘要)[J].成都理工学院学报.1998