冀东峪耳崖金矿床成因研究: 来自黄铁矿地球化学数据机器学习的证据

峪耳崖是冀东地区最具代表性的金矿床之一,前人对其成矿物质来源、成矿时代和流体包裹体方面均有研究,但矿床成因仍存在争议。本次研究采用激光剥蚀电感耦合等离子体质谱(LA-ICP-MS)对矿床载金黄铁矿开展原位微区测试分析,并基于全球4544组黄铁矿地球化学数据,利用随机森林和支持向量机等机器学习算法,构建岩浆热液型与造山型金矿床黄铁矿地球化学数据的分类模型,系统探讨峪耳崖金矿床的成因。LA-ICP-MS分析结果表明,峪耳崖黄铁矿以富集Co、Au、Ag、Cu、As、Pb、Te元素为特征,微量元素组成与典型岩浆热液型金矿床一致。传统Co-Ni及Ni-Co-As等元素判别图解存在多解性,难以有效判别黄铁矿成因类型。本研究构建的机器学习模型经十折交叉验证分类准确率达93%,显著优于传统判别手段。结合矿区已有的矿物学、年代学证据以及模型预测结果,证实峪耳崖金矿床属岩浆热液成因。本次研究表明机器学习方法在整合高维黄铁矿地球化学数据、判别矿床成因及重建成矿过程方面的有效性,为复杂成矿系统的解析提供了新思路。研究进一步深化了对峪耳崖金矿床成因的认识,也为区域岩浆热液型金矿的勘查提供了重要支撑。