[口头报告]基于机器学习的岩浆中硫的溶解度预测及其应用

基于机器学习的岩浆中硫的溶解度预测及其应用
编号:2237 稿件编号:2663 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 10:51:12 浏览:448次 口头报告

报告开始:2024年05月20日 10:12 (Asia/Shanghai)

报告时间:8min

所在会议:[S15] 主题15、矿产与资源 » [S15-4] 主题15、矿产与资源 专题15.5、专题15.7、专题15.8(20日上午,201)

暂无文件

摘要
硫是地球上最主要的元素之一,在行星演化分异、火山活动和矿床形成等方面起着重要作用。岩浆中的硫主要以S2-存在,是许多微量元素的重要储库。研究表明,S2-的溶解度受温度、压强和熔体成分等多种因素影响,前人已提出多种经验参数方程来计算硫的溶解度,但计算结果与实际相差较大。基于此,我们在系统收集前人实验数据的基础上,采用机器学习方法对数据进行训练,所得训练模型的效果相较前人有了较大提高。采用该模型,我们探讨了不同因素对硫溶解度的影响,与已有经验参数方程进行了比较。同时利用alphaMELTS热力学模拟软件,进一步探讨了S、Cu和Ni等元素在地幔部分熔融过程中的地球化学行为,并对地幔的硫含量进行了限定,与前人研究结果相吻合。
 
关键字
机器学习,硫,SCSS,溶解度,MORB,地幔部分熔融
报告人
简佩洋
本科生 中国地质大学(武汉)

稿件作者
简佩洋 中国地质大学(武汉)
姚卓森 中国地质大学(武汉)
发表评论
验证码 看不清楚,更换一张
全部评论
● 会务总协调  

● 学术安排

 

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

柳    欣

13806024185

liuxin1983@xmu.edu.cn

窦    恒

18627754021

douheng@chytey.com

孙佳妮

15201086188

scarlett@chytey.com

刘    琳

13313708075

lliu@iue.ac.cn

 

● 会场技术服务

 

李    虎

柳    欣

18965842343

13806024185

hli@iue.ac.cn

liuxin1983@xmu.edu.cn
李招英

13860473552

lizhaoying@xmu.edu.cn

     
           
● 会场安排   ● 会议注册  

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

胡勤梅 13554192326

mary@chytey.com

窦    恒

18627754021

douheng@chytey.com

孙晓笛 18813296455 xiaodi.sun@xmu.edu.cn
           
● 商业赞助   ● 会议财务  
朱    佳 13950159036

zhujia@xmu.edu.cn

许心雅 0592-2880181 xuxinya@xmu.edu.cn
           

海报张贴

 

● 酒店预定及咨询

 
张    君 13860426122 junzhang@xmu.edu.cn

李    璟

18627754146

lijing@chytey.com

卢    巍 18971567453 luwei@chytey.com      

 

登录 注册缴费 酒店预订