铜矿被广泛应用于现代工业、现代国防,在国民经济中扮演着重要的角色,具有重大的经济意义及战略意义。近年来,铜矿资源的需求日益增加,开发力度加大,有限的铜矿元素分析技术导致开发中出现一系列环境污染和资源浪费问题。因此,精确分析铜矿元素含量对实现其科学开采与高效利用十分关键。X射线荧光（XRF）元素分析仪具有成本低、分析元素范围广、样品形态不受约束等优势,广泛运用于铜矿石元素的定量分析。然而,在实际的分析中,铜矿石组分复杂、元素间的基体效应等因素导致测量谱图存在连续谱本底、谱线强度与含量间关系呈非线性,大大降低了元素定量分析的准确度。因此,本文依托国家自然基金面上项目,研究了基于XRF的铜矿关键元素检测及定量分析方法,其主要工作内容如下:（1）研究了光谱本底扣除的方法,并提出了一种基于变分模态分解（VMD）的本底扣除算法。该算法通过不断迭代减小本底上方信号峰值的影响,直到拟合收敛到接近真实本底,通过本底扣除获得校正光谱。本文根据铜矿光谱的特点及大量的实验分析确定了VMD分解层数、模态分量等参数的选择。基于模拟光谱、铜矿石光谱、合金光谱等多组实验证明,相比于现有算法,所提算法在去除矿样复杂光谱本底方面具有显著效果,提高了测量光谱的准确性。（2）建立了基于贝叶斯优化支持向量机回归（BOA-SVR）与灵敏度降维相结合的铜矿关键元素定量分析方法。为提高定量分析准确度和模型泛化能力,该方法利用SVR拟合元素含量与特征峰强度间的非线性关系;使用贝叶斯优化算法寻找最优的SVR超参数;同时利用灵敏度分析筛选出相关特征进行建模,实现特征降维。结果表明,本算法在测试集上Cu、Fe元素拟合直线的决定系数分别为0.98和0.87,高于未降维的SVR模型和偏最小二乘法（PLS）等算法的准确度。（3）研究了基于蒙特卡洛模拟程序（MCNP）提高铜矿关键元素定量分析准确度的方法。针对铜矿难以获取、制样难度大的问题,首先,通过标准物质含量信息生成模拟光谱,然后利用分段参数拟合校正法校正,最后利用校正后的模拟谱图协助SVR训练,提高分析准确度。结果表明,利用模拟光谱协助SVR模型训练并预测真实样本的Cu元素,其决定系数从0.85提高到0.92,验证了该方法的有效性。综上所述,本研究提出了一种基于VMD的本底扣除算法;建立了基于灵敏度降维的BOA-SVR定量分析模型;研究了基于MCNP提高定量分析准确度的方法;开发了课题算法配套软件。为基于XRF的铜矿元素含量准确分析提供了技术支撑。