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Discriminación Geoquímica de la Roca Madre de Monacita Basada en Técnicas de Aprendizaje Automático y Análisis de Regresión Logística Multinomial

Autores: Itano, Keita; Ueki, Kenta; Iizuka, Tsuyoshi; Kuwatani, Tatsu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Discriminación Geoquímica de la Roca Madre de Monacita Basada en Técnicas de Aprendizaje Automático y Análisis de Regresión Logística Multinomial


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Monacita detrítica
Discriminación geoquímica
Regresión logística multinomial
Abundancia elemental
Elementos de tierras raras
Rocas metamórficas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 16

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La geocronología de monacita detrítica se ha utilizado en estudios de procedencia. Sin embargo, existen complejidades en la interpretación de los espectros de edad debido a su amplia ocurrencia tanto en rocas ígneas como metamórficas. Utilizamos técnicas de regresión logística multinomial (MLR) y validación cruzada (CV) para establecer una discriminación geoquímica de las rocas fuente de monacita. La discriminación geoquímica basada en la abundancia elemental se probó seleccionando 16 elementos de rocas graníticas y metamórficas. La técnica MLR reveló que los elementos de tierras raras ligeras (REEs), Eu y algunos REEs pesados son discriminadores importantes que reflejan la fraccionamiento elemental durante el magmatismo y/o metamorfismo. El mejor modelo arrojó una tasa de discriminación de aproximadamente el 97%, y el método CV validó este enfoque. Aplicamos el modelo de discriminación a monacitas detríticas de ríos africanos. Las monacitas detríticas fueron clasificadas mayormente como graníticas y de orígenes metamórficos con granate; sin embargo, su proporción de origen metamórfico fue menor que la proporción obtenida utilizando la discriminación basada en la relación elemental propuesta por Itano et al. en 2018. Considerando la ocurrencia de rocas metamórficas en las tierras interiores y los diferentes espectros de edad entre la monacita y el circonio en los mismos ríos, una discriminación basada en relaciones sería más confiable. No obstante, nuestro estudio demuestra las ventajas de los enfoques basados en aprendizaje automático para la discriminación cuantitativa de la monacita.

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