锆石。（图片由Chetan Nathwani提供。EOS）

新的研究表明，开采锆石纹理以识别有价值的矿床是可能的。

在《地球物理研究杂志：固体地球》（Journal of Geophysical Research：Solid Earth）上发表的一篇论文中，Chetan Nathwani和他在伦敦帝国理工学院（Imperial College London）的同事解释说，锆石是常见的坚硬矿物，可以在40亿年前的岩石中找到。它们的结构和质地可以反映它们形成的条件，使它们成为大自然的时间胶囊。

了解到这一点，Nathwani和他的团队开发了一种方法来区分铜伴生岩石和花岗岩中形成的锆石颗粒之间的细微差异。他们的方法可以帮助科学家寻找矿藏，并探测不同沉积物的来源。

研究人员使用了一种名为卷积神经网络（CNN）的机器学习工具，该工具专门用于图像分析。

利用在秘鲁南部采集的样本，他们发现CNN可以识别铜矿附近发现的锆石特有的形状和纹理。该模型还可以将这些与铜有关的锆石与该地区其他岩石中发现的锆石区分开来，成功率为85%。

铜具有广泛的工业应用，从电子到建筑，研究表明，将机器学习与更传统的技术相结合，可以更容易地探索和识别铜矿床。

来源：www.mining.com

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