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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。
近日，在《地球物理研究杂志：固体地球》上发表的一篇论文中：
地球物理研究杂志：固体地球伦敦帝国理工工程学院地球科学与工程系研究员凯坦·纳特瓦尼，和他的同事解释说，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。
帝国理工工程学院研究员凯了解到这一点，纳特瓦尼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。
锆石颗粒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。
卷积神经网络利用在秘鲁南部采集的样本，他们发现卷积神经网络，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。
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