铁矿石是钢铁工业的重要原材料。我国是全球最大钢铁生产国，钢铁产量已经连续20多年居全球首位。在钢铁生产成本构成中，铁矿石占比近60%。中国也是全球最大的铁矿石消耗国，年均进口量占到全球总进口量的60%以上，对海外进口铁矿石的依赖率高达80%。中国占据着世界铁矿石最大进口国，2022年我国铁矿石进口量约11.07亿吨。澳大利亚、巴西、南非、秘鲁、加拿大是我国铁矿石最主要的进口国，涉及国际大型矿业集团数十种品牌铁矿石。其中不同品牌的矿石数量较大，批次较多，不免存在矿石以次充好等现象。因此，对于铁矿石的产地鉴别和品位检测，是保障我国钢铁进口安全性的重要任务。 面对铁矿石庞大的进口体量，提升铁矿石鉴别的准确性和效率是当前的关键问题。X射线荧光光谱具有快速、无损、稳定检测的优势，可以有效测定铁矿石中的多种元素。随着大数据和人工智能方法的发展，以机器学习、深度学习、强化学习为代表的“数据驱动”智能算法逐渐成为当前智能检测领域新的热点。铁矿石产地、品牌鉴别和品味检测，应当融合X射线荧光光谱的“物理驱动”优势和智能算法的“数据驱动”优势，从而形成“物理-数据双驱动”的智能检测新趋势。因此，将X射线荧光光谱与统计机器学习方法、深度学习方法结合，充分利用智能算法的强拟合能力、强泛化能力以及强判别能力，可以减少专家决策失误的风险，提升多批次、大数量铁矿石检测的准确性和效率，实现不同国家铁矿石产地的精确鉴别以及铁矿石品味的有效分类。