在海洋地质学研究领域，准确测定海洋沉积物中各种组分的浓度一直是一个技术难题。传统的X射线荧光光谱分析（XRF）虽然在非破坏性的元素分析方面有所建树，但其在处理复杂基体效应时，常常难以直接得到准确的浓度数据。本研究通过结合遗传算法优化的BP神经网络模型，成功应用于岩心扫描仪测定海洋沉积物多种组分中，提出了一种新的解决方案，极大地提升了分析效率和准确度。
岩心扫描仪通过无损、高精度和高分辨率的XRF测量，迅速获取沉积物岩心的元素含量信息，但其结果受到基体效应的影响。所谓基体效应，是指在多组分混合体系中，某组分的存在和变化对其他组分的测定结果产生影响的现象。为了解决这一问题，研究者们引入了遗传算法和BP神经网络模型。
遗传算法，作为一类进化算法，其灵感来源于自然界中生物的遗传和进化机制。该算法在参数优化、特征选择和模式识别等领域表现出了卓越的性能。在这项研究中，遗传算法被用于优化BP神经网络的初始权重和偏置参数，以提高模型对基体效应的校正能力。BP神经网络则是一种反向传播的多层前馈网络，特别擅长处理非线性问题，使其成为校正基体效应的理想选择。
通过使用水系沉积物、海洋沉积物、岩石国家标准物质及定值海洋沉积物样品作为训练样本，经过遗传算法优化后的BP神经网络能够有效校正硅之外的14种元素的基体效应，实现从元素强度到浓度的转化。实验结果表明，该方法的分析精度介于0.6%至6.8%之间，而预测值与参考值的相对偏差在0.5%至17.5%之间。这不仅证明了该方法的高准确度，同时也为海洋沉积物的快速分析提供了新的可能。
这项研究成功将岩心扫描仪的功能提升到了一个新的水平，不仅大幅缩短了分析周期，还提高了分析的分辨率和准确性。这为海洋沉积物的地球化学研究和古环境重建提供了有力的数据支持，对探索海洋沉积物中的多种主次量组分具有重要意义。
此外，这项研究的成功展示了机器学习和深度学习技术在地质学、环境科学和古气候研究领域的巨大潜力。通过不断优化算法和模型，我们有望在这些领域中实现更加智能化和自动化的分析，从而推动相关科学问题的研究进展。
基于遗传算法优化的BP神经网络模型在岩心扫描仪测定海洋沉积物多种组分中的应用，是数据建模和智能算法相结合的典范，为复杂地质样品分析提供了新的思路和技术手段。未来，随着技术的不断进步和方法的进一步完善，该技术有望在更广泛的科学研究和实际应用中发挥更加关键的作用。
