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학술저널
저자정보
Huang Haolong (Department of Nuclear Science and Technology Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) Cai Pingkun (Department of Nuclear Science and Technology Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) Jia Wenbao (Department of Nuclear Science and Technology Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) Zhang Yan (Engineering Research Center of Nuclear Technology Application Ministry of Education East China University of Technology)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제55권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
1,708 - 1,717 (10page)
DOI
10.1016/j.net.2023.01.005

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The grade analysis of lead-zinc ore is the basis for the optimal development and utilization of deposits. In this study, a method combining Prompt Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA) technology and machine learning is proposed for lead-zinc mine borehole logging, which can identify lead-zinc ores of different grades and gangue in the formation, providing real-time grade information qualitatively and semi-quantitatively. Firstly, Monte Carlo simulation is used to obtain a gamma-ray spectrum data set for training and testing machine learning classification algorithms. These spectra are broadened, normalized and separated into inelastic scattering and capture spectra, and then used to fit different classifier models. When the comprehensive grade boundary of high- and low-grade ores is set to 5%, the evalu ation metrics calculated by the 5-fold cross-validation show that the SVM (Support Vector Machine), KNN (K-Nearest Neighbor), GNB (Gaussian Naive Bayes) and RF (Random Forest) models can effectively distinguish lead-zinc ore from gangue. At the same time, the GNB model has achieved the optimal ac curacy of 91.45% when identifying high- and low-grade ores, and the F1 score for both types of ores is greater than 0.9.
#Prompt gamma neutron activation analysis #(PGNAA) #Monte Carlo simulation #Lead-zinc ore #Borehole logging #Machine learning

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