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数据驱动下的洋岛玄武岩含水性研究
编号：1332
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-11 14:51:36 浏览：792次
张贴报告
报告开始：2024年05月18日 08:53（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [sp2] 主题2、地球化学
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摘要
洋岛玄武岩是认识地球内部的重要窗口，其含水性对于了解地球内部的水的分布与循环有着重要的意义。然而，受限于分析技术，目前获得的洋岛玄武岩水含量的数据仍然有限，导致对于地球内部水的分布特征的认识尚不清晰。
为此，本研究从大数据+人工智能的新角度，通过收集全球范围内洋岛玄武岩的水含量数据，运用随机森林的机器学习方法建立洋岛玄武岩水含量预测模型。本研究分别收集了洋岛玄武岩的玻璃和熔体包裹体样品数据，数据类型包括主量元素、微量元素和水含量。经过清洗，对两种类型的数据分别进行机器学习建模。最终得到的水含量预测模型的准确度均达到85%以上。该模型的建立对研究地球内部含水性有积极意义。
为此，本研究从大数据+人工智能的新角度，通过收集全球范围内洋岛玄武岩的水含量数据，运用随机森林的机器学习方法建立洋岛玄武岩水含量预测模型。本研究分别收集了洋岛玄武岩的玻璃和熔体包裹体样品数据，数据类型包括主量元素、微量元素和水含量。经过清洗，对两种类型的数据分别进行机器学习建模。最终得到的水含量预测模型的准确度均达到85%以上。该模型的建立对研究地球内部含水性有积极意义。
关键词
洋岛玄武岩,水含量,大数据,机器学习
报告人
陈问问
本科生 河海大学海洋学院稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
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