在锂矿勘查中,会钻取很多岩心,通过岩心对矿化层和围岩岩性的准确识别以指导深部找矿。实际工作中,地质工作者很难仅仅凭肉眼准确区分不同岩层的岩性,因此很有必要开展对岩心的岩性识别的研究。本论文以国家重点研发计划项目“锂能源金属矿产基地深部探测技术示范”(项目编号:2017YFC0602700)为支撑,以甲基卡五口钻探岩心为研究对象,主要开展了以下研究工作:1)以地球化学原理为指导,分析了甲基卡矿区含矿伟晶岩、不含矿伟晶岩和围岩的地球化学特征,探讨了不同岩性中主量元素和微量元素的组分差异,为区分含矿伟晶岩、不含矿伟晶岩和不同岩性的围岩提供了地球化学依据。2)以所用携带式X射线荧光(XRF)仪器为工具,研究了甲基卡矿区六种主要岩性的X荧光谱(峰面积)特征,建立了以实测特征元素X荧光信息为不同岩性判别依据,应用人工神经网络模型对甲基卡钻探岩心的岩性及含矿性进行识别的“岩心XRF人工神经网络识别法”。论文在“岩心XRF人工神经网络识别法”建模前,委托核工业北京地质研究院对采集自甲基卡地区具有代表性的15块含矿伟晶岩、不含矿伟晶岩和围岩矿石样的组分与含量进行了检测;应用成都理工大学研制的IED-2000T型手提式X荧光仪对这些标本的X荧光谱(峰面积)特征进行了分析研究;在前述工作基础上找到了各岩矿石间的指示元素。继而,应用IED-2000T型手提式X荧光仪,采用矿化区段0.1~0.2m点距,围岩区段0.5~1.0m点距逐一测量了甲基卡矿区五口钻井、共计920.5m岩心的主要特征元素的X荧光谱峰面积。五口钻孔XRF测量共获得X荧光数据2461个,其中YZK801钻孔1245个,YZK1201钻孔380个,YZK3102钻孔257,YZK201钻孔346个,YZK5102钻孔233个。论文在“岩心XRF人工神经网络识别法”建模时,以甲基卡矿石和岩心XRF测量数据为基础,以具有准确岩性划分的地质编录资料的井段岩心为标准,筛选出可以作为识别不同岩性及矿层的5种XRF特征元素。甲基卡五口钻孔岩心主要有六种岩性:红柱石片岩、含锂辉石伟晶岩、云母片岩、电气石化云母片岩、不含矿伟晶岩、十字石片岩。在将各钻孔岩心不同深度岩性量化的基础上,以不同岩性主量和微量元素的组份与XRF谱(峰面积)有差异为基础,应用人工神经网络建模的方法对不同岩性作识别。经与钻孔的地质编录资料对比,所建立的岩心XRF人工神经网络识别法对甲基卡三口预测钻孔岩心岩性识别的正确率为71.4%,对五口钻孔岩心岩性识别的正确率达到88.5%。