我想写一个程序如下：将矿石按一定数量分组并通过扫描并传输物质含量相关信息，由程序根据主要成分对矿石进行分类，对主要成分含量低于一定标准的生成相应的绿色且安全的精炼方法，并根据当天矿价计算盈亏。以深度学习给出大概框架

对于你描述的这个程序，以下是一个大致的深度学习框架：

1. 数据收集和预处理：首先，你需要收集矿石的扫描数据和物质含量相关信息。这些数据可以包括矿石的成分、含量等。然后，对数据进行预处理，如数据清洗、归一化等。

2. 特征提取：使用深度学习模型来提取矿石数据的特征。你可以使用卷积神经网络（CNN）或者其他适合处理结构化数据的模型，如多层感知机（MLP）等。

3. 分类模型训练：使用带有标签的数据来训练分类模型。你可以使用监督学习方法，如使用有标签的数据进行训练，并使用交叉熵损失函数来优化模型。

4. 精炼方法生成：根据分类模型的输出结果，生成相应的绿色且安全的精炼方法。这可以是一系列规则或者基于其他知识的方法。

5. 盈亏计算：根据当天的矿价和精炼方法，计算盈亏情况。

在实现上述框架时，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来搭建和训练模型。你可以使用Python编程语言来实现整个程序，因为它有很多适用于机器学习和深度学习的库和工具。