铜精矿是现代工业不可或缺的一种重要矿石资源,也是有色金属国际贸易中的重要商品之一。由于我国是全球最大的铜精矿进口国,为了预防涉及安全、卫生、环保、欺诈等风险需要对铜精矿检验进行管理,包括对进口铜精矿的原产地进行符合性验证,并检测其各元素含量可以筛选掺杂、掺假、以次充好等现象,有助于风险分级、预警,对保障入境铜精矿的安全具有重要意义。X射线荧光和X射线衍射分析技术均具有制备样品简单、无损分析、稳定性好和分析速度快等优点,在铜精矿检测中受到广泛关注。本论文主要是利用X射线荧光和衍射光谱分析不同铜精矿产地特征,结合化学计量学算法建立铜精矿产地识别模型,为后续拓宽研究范围,丰富铜精矿样品的国别、矿区来源及矿物学信息,建立全面的铜精矿矿物学信息数据库,利用机器学习、深度学习等手段挖掘不同产地铜精矿的矿物学特征信息,实现铜精矿原产地智能判别提供参考借鉴。主要研究内容如下:(1)分析不同产地铜精矿元素及物相特征。应用X射线荧光光谱、X射线衍射和偏光显微镜观察对8个国家12批次不同矿区的进口铜精矿代表性样品开展综合分析,对比元素含量、物相组成特征及差异,探讨不同地质成因类型铜精矿样品的矿物学特征。X射线荧光光谱无标样分析表明铜精矿中的主要元素为O、Cu、Fe、S,普遍含有Zn、Si、Al、Mg、Ca、Pb;X射线衍射物相分析表明铜精矿样品主要物相为黄铜矿,其次常含有黄铁矿和闪锌矿等物相;偏光显微镜光片鉴定表明铜精矿样品金属矿物中黄铜矿的含量在88%~98%之间,大部分样品由黄铜矿(主体)与黄铁矿(一般1-16)建模,最高分类准确率为91.42%。由于主成分分析法不能凸显铜精矿X射线衍射谱图的特征,因此采用主成分载荷阈值法对前16个主成分(PC_1-16)提取122个特征光谱数据建立随机森林分类模型,分类准确率为94.28%,分类准确率有所提升。进一步采用随机森林特征重要性排序数据建立分类模型。结果表明,选取特征重要性前34个数据建立随机森林分类模型的准确率达94.28%,该方法与主成分载荷阈值相比,不仅有效的减少了特征输入变量的个数,而且也可以达到好的分类识别效果。