本文选取自然界常见的几种不同化合物类型的铁和铜的单矿物进行浸取实验,得到了不同物化条件下铁和铜矿物的浸取率,从中选择了不同体系的最佳浸取条件,并通过大量实验获得了稳定可靠的浸取率常数;建立了以浸取实验为基础的物相浸取总量数学模型,并验证了数学模型的可靠性;确定了讨论了多目标约束遗传算法(MGA)参数的最佳值;将多目标约束遗传算法用于小西南岔金铜矿中铁和铜的物相分析,并与国家物相分析标准样对比,验证了方法的准确度(|RE|<13.8%)和精密度(各相平均RSD<7%)。研究结果表明,通过多目标约束遗传算法用于地质样品的物相分析,解决了传统选择性溶解的串相问题。从而建立了一种简便、快速、准确的地质样品物相分析的方法。最后用Visual C++语言开发了实用物相分析系统。还应说明,本物相分析方法适用于区分矿物大类。