中国科学院地球化学研究所黄小文研究员团队在胡瑞忠院士和周美夫研究员的指导下，搭建了国际首个矿物地球化学数据信息系统MinerGeochem，该系统集成了超过6万条标准化矿物微量元素数据，为矿物大数据与机器学习结合提供数据支持。以闪锌矿大数据为例，团队构建了标准化数据处理框架，优化机器学习算法，将矿床类型分类准确率提升至95%。利用闪锌矿微量元素数据，建立了可迁移的矿床类型判别模型，为隐伏矿体识别及覆盖区找矿提供智能解决方案。通过对全球铅锌矿床闪锌矿数据的分析，重新评估了“铟窗效应”，揭示了其矿床类型专属性以及Fe等元素对铟富集的影响。这些研究为矿物大数据的机器学习分析提供了标准化解决方案，深化了对成矿作用的认识，对矿产勘查具有重要实践意义。
