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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明公开了一种利用岩石主微量元素判别玄武岩起源于EMⅠ型或EMⅡ型地幔的方法，包括以下步骤：第一步：收集EMI型和EMII型地幔端元玄武岩数据；第二步：数据标准化处理；第三步：训练逻辑回归模型；第四步：确定EMI型和EMII型地幔端元元素判别指标；本发明降低了利用同位素判别EMI型和EMII型地幔端元的成本，解决了传统研究利用主微量元素无法区分EMI型和EMII型地幔端元的难题，提出了基于EMI型和EMII型地幔端元的主微量元素判别指标，实现了利用主微量元素对EM型地幔端元进行判别。

主权项：1.一种判别玄武岩起源于EMⅠ型或EMⅡ型地幔的方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：收集EMI型和EMII型地幔端元玄武岩数据；系统收集代表EMI型和EMII型地幔端元的洋岛、岛群玄武岩数据，并对数据进行清洗和整理；经过数据清洗和整理，每个样品都包含10个主量元素，即SiO2、TiO2、Al2O3、FeOT、CaO、MgO、MnO、K2O、Na2O、P2O5；和17个微量元素，即Sc、V、Cr、Ni、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Ba、La、Ce、Nd、Sm、Eu、Yb、Th；第二步：数据标准化处理；首先采用Box-Cox变换将元素含量分布转换为正态分布，其定义如下： 式1中，λ为变换参数，其值由最大似然法确定，x为元素含量；进行Box-Cox变换之后，不同元素含量之间还存在量纲的差异，需要将其进行统一；利用式2对样品进行Z-score标准化处理，将每种元素的含量分布统一化，变成均值为0，方差为1的标准数据，消除不同量纲的影响； 式2中，μ为元素含量平均值，σ为标准差；第三步：训练逻辑回归模型；构建逻辑回归模型，采用网格搜索法寻找模型的最优参数，利用混淆矩阵对模型进行评价；第四步：确定EMI型和EMII型地幔端元判别指标；通过逻辑回归算法得到27个主微量元素的回归系数，回归系数绝对值的大小代表着不同元素的重要性程度；将27个元素的含量与其对应的回归系数相乘并相加，得到每个玄武岩样品对应的加权特征，记为Total_feature；将回归系数绝对值最大的元素Sm和每个玄武岩样品的加权特征作为判别指标，实现对EMI型和EMII型地幔端元玄武岩进行定量、自动判别；所述回归系数绝对值最大的元素Sm和每个玄武岩样品的加权特征作为判别指标，划分为3个区域：①EMI型地幔端元区域，即满足判别指标-1.8Sm1.6且Total_feature0.5，或Sm1.6，若样品落在该区域中，则将其判定为EMI型地幔端元玄武岩；②EMII型地幔端元区域，即满足判别条件-1.8Sm1.6且Total_feature-1，或Sm-1.8；若样品落在该区域，则将其判定为EMII型地幔端元玄武岩；③EMI型和EMII型地幔端元过渡区，即满足判别条件-1.8Sm1.6且-1Total_feature0.5，若样品落在该区域，则将其判定过渡型玄武岩，不具备明显的EMI型或EMII型地幔端元特征。

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