人工智能与大数据分析在新一轮找矿突破战略行动中的应用与挑战

刘 恒，赵 威，韩 媛，靳文虎，李雅健，马 杰，姚 蓉

（中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心，西宁 810000）

近年来，随着人工智能和大数据分析的快速发展，它们在各个领域的应用越来越广泛。新一代信息革命作为工业革命、电气革命之后最重要的产业革命，人工智能必将成为其最重要的科学寄宿[1]。在地质学领域，人工智能和大数据分析也呈现出巨大的潜力，新一轮找矿面临着复杂的地质条件、巨大数据量和高风险的挑战。因此，如何有效利用人工智能和大数据分析技术提高勘探效率、优化资源管理和降低勘探风险成为了当前研究的热点问题。

1 传统地质勘探方法的局限性

传统地质勘探方法通常依赖于人工地质调查、钻探、槽探和样本分析等手段来获取地质数据。野外地质数据来源繁多、类型繁杂、数量巨大，但数据采集手段数字化程度不高、效率低，导致野外地质数据采集成为地学大数据获取的一个瓶颈[2]。地质调查数据产生的位置与时间表现出整体的规律性和局部的随机性[3]。这些过程费时费力且成本较高，甚至放弃了一些地理环境恶劣或不可达的区域的数据采集工作。同时传统数据处理方法往往依赖于人工解读和分析，存在主观性和不一致性的问题。

2 人工智能在地质勘探中的应用

2.1 地质数据处理与分析

在地质勘探中，通过对大数据进行处理和分析，从而获取地质下结构、资源分布等信息。人工智能在地质数据处理和分析方面发挥着重要作用，通过深度学习和数据挖掘，对地质灾害数据、地球物理数据、遥感数据等各类信息进行自动化处理，并从中提取出关键特征。

2.2 地质特征提取与模式识别

地质勘探中的关键任务之一是对地质特征的提取和识别，人工智能可以用于自动识别地下构造、岩性、矿化体等地质特征。通过人工智能的深度学习算法，对海量地质数据进行训练和学习[4]。使其可以自动识别地震剖面中的断层、褶皱等地质构造，从而辅助地质学家的工作，结合地球物理、地球化学等多种数据源，识别出可能存在矿化体的地质区域，帮助寻找新的矿产资源。

2.3 矿床预测与潜力评估

矿床预测和潜力评估是地质勘探中的重要任务之一，也是人工智能的应用重点之一。通过机器学习和数据分析，建立地质模型，使用分类算法，在基于历史的地质勘探数据和矿床特征上，进行矿藏潜力评估，预测潜在的矿床位置和规模。在可靠的数据和专业的地质知识的支持下，利用人工智能结合地球化学、地球物理、遥感等数据，进行多源数据的融合和综合分析，提高矿床预测的准确性和可靠性，提高勘探效率。人工智能的应用在地质勘探中是一个不断发展和深化的领域，具有广阔的前景，可以为地质学家提供重要的决策支持。

3 人工智能与大数据分析在地质领域的应用潜力

地质领域的人工智能应用还比较少，尚未有颠覆性成果产生。“地质+智能”涉及多学科、跨领域交叉，囊括的学科范围广、研究领域多[5]。大数据挖掘特别适合用于窥探具有多维性和全面性的现实世界。它可以从很多看似支离破碎的信息中复原一个事物的全貌，进而能够预测或判断出尚末观察到的现象[6]。因此，人工智能和大数据分析的结合在地质领域将具有广泛的应用潜力，它们的结合可以提供更快速、更准确和更全面的地质信息获取分析和解释的能力，对于地质资源的勘探、地质模型构建、地质灾害的预测和地质数据预测等方面都具有重要的研究意义和应用价值。

3.1 勘探优化与目标识别

人工智能和大数据分析作为先进的技术手段，通过对大量样本数据的学习和训练，自动识别地质特征与矿产资源之间的关系，提取地质数据中的关键特征，并进行模式识别和趋势分析，为地质专家提供专业的信息意见，帮助他们快速识别潜在的矿产资源目标区域。通过机器学习和深度学习算法的应用，综合分析数据，减少资源的浪费，降低盲目勘探的风险，提高勘探效率和成功率。

3.2 地质模型构建与预测

在地质模型的建立过程中，大数据分析能够为模型提供大量的样本数据，利用人工智能将各种类型的地质数据进行综合、系统的整合，采用先进的机器学习算法对地质剖面、岩心数据、结构和成因等地质变量数据进行深入处理分析，提取关键的地质特征，并建立起精确、可靠的地质模型，提升地质模型的分辨率和准确性，辅助地质三维建模的工作，为资源评估、矿床预测和储层描述等领域提供更可靠的依据，提高勘探开发的效率和成功率。

3.3 地质灾害预测与风险评估

地质灾害相关数据十分庞杂，有来自航天、航空的各类数据，还有地面和地下探测数据；有不同时期比例尺的调查数据，还有汛期排查、灾后排查数据；有专业检测数据，还有简易检测、群众报险等数据[7]。面对海量的地质灾害及其相关数据，以及越来越复杂的人工智能数据分析与挖掘算法，需要通过云计算对计算资源、网络资源进行整合[7]。通过人工智能对历史地质灾害数据等各类地质数据进行深入分析，结合机器学习算法，对地质灾害的发生概率和影响范围进行预测，为采取相应的防灾减灾措施提供科学依据，可以极大地提高地质灾害风险的识别和评估能力，帮助相关部门提前做出相应的防灾减灾措施，有效保护人民的生命和财产安全。

3.4 地质数据挖掘与知识发现

利用机器学习和数据挖掘算法，对大量的地质文献、数据和专家结论进行分析，提取地质数据中重要的地质特征，发现新的地质模型、理论和概念，通过可视化展示和交互式工具，帮助地质从业者更好地分析地质数据，推动地质科学的发展和创新。

4 大数据分析在新一轮找矿中的作用

机器学习是应对大数据超常增长、开展大数据信息挖掘的重要选项。它被认为是人工智能的核心，是使计算机有智慧的根本途径[6]。大数据分析技术对数据进行整合，挖掘数据的内在联系和相关性，全球动力学研究、成岩成矿预测、地质灾害的预警预报与灾害评估、生命的演化、古地理环境重建，以及综合地质信息服务平台的建设中发挥着重要作用[8]。

4.1 勘探区域选择与资源评估

大数据分析在勘探区域选择和资源评估阶段将会起到关键作用。通过收集、整合和分析已有的各类地质数据，识别潜在的矿产资源丰富区域，对这些地质数据进行深入的处理和挖掘，揭示数据之间的关联和趋势，帮助地质专家进行目标区域的筛选和优化。通过应用统计分析和机器学习等技术，可以快速、准确地评估勘探区域的潜力，并指导资源开发决策。

4.2 数据挖掘与关联分析

在新一轮找矿中，积累了大量的地质数据和勘探数据。利用大数据分析技术，对这些数据进行挖掘和关联分析，发现其中的规律和模式。通过数据挖掘技术，可以识别地质特征、岩性、构造等与矿床分布相关的因素，进一步优化勘探目标区域的选择。同时，通过关联分析揭示不同地质要素之间的相互关系和影响，为矿床的预测和勘探提供更全面的信息。

4.3 数据集成与大数据分析

新一轮找矿中涉及的数据来源广泛，数据类型多样。通过数据集成和大数据分析，将不同来源和类型的数据整合在一起，构建综合的地质信息模型。利用大数据分析技术帮助处理整合这些数据，解决数据不一致性和异构性的问题。通过大数据分析，对地质数据与经济数据、环境数据等其他相关数据进行综合分析，从综合角度评估勘探区域的潜力和可行性。

5 面临的挑战与解决方案

5.1 数据质量与可靠性保障

在进行大数据分析的过程中，确保数据质量和可靠性是一个关键的问题。地质数据的收集和整理过程中可能存在数据缺失和数据错误等问题，这些问题可能对分析结果产生不良影响。为了解决这一问题，需要建立一个数据采集、质量控制和修复等环节数据质量管理体系。大数据分析技术应用的良好条件基础是保证数据质量，只有打好“地基”，才能为新一轮找矿突破提供更可靠和准确的结果。

5.2 隐私保护与安全性

随着大量人工智能模型开源，黑客对人工智能的了解也更加深入[9]。在大数据分析的过程中，地质数据涉及到隐私和敏感信息的保护问题，确保数据的隐私和安全性成为一项重要的挑战。为了解决这一问题，需要建立适当的数据隐私保护机制和安全策略，使用强密码算法和安全的加密技术来保护数据的机密性和完整性，建立访问控制策略，实施认证和授权机制，确保只有被授权人员才能够查看和使用相关数据，从而防止未经授权的访问和不当使用敏感数据。通过这些措施，保护地质数据的安全性，维护数据的完整性和可信度，也需要各级部门不断学习和关注最新的安全技术和标准，以适应不断变化的隐私和安全威胁。

5.3 模型解释性与可理解性

目前，人工智能与地质学科的结合初步进入模型时代，但比较成熟的逻辑推理、学习、认知和计划等功能的模型尚未成型，“强人工智能”的人性化系统还未成为现实[10]。地质模型解释性和可理解性在人工智能领域是一个重要的挑战。许多机器学习模型具有复杂的结构和参数，让使用者理解，而这在地质领域尤为重要，因为地质专家需要理解模型如何得出预测结果，并对其进行验证和解释。如何建立使用可解释的机器学习模型，以及如何利用可视化的技术呈现模型的决策过程和关键特征，是未来工作中的重要议题。

6 人工智能与大数据分析在新一轮找矿中的前景

6.1 智能勘探系统的建立

随着人工智能和大数据分析技术的发展，在未来可以建立智能勘探系统，将人工智能算法和大数据分析技术应用于勘探流程的各个环节。利用智能勘探系统实现自动化的数据收集整合和分析，从而提高勘探效率和准确性。智能勘探系统再利用历史数据和算法模型进行自动化的矿床预测和勘探目标区域选择，为勘探决策提供科学依据。

6.2 多源数据集成与大数据分析的发展

新一轮找矿涉及的数据源众多。人工智能和大数据分析技术可以帮助实现多源数据的集成和大数据分析，揭示数据之间的关联和趋势。随着数据集成和大数据分析技术的发展，地质行业能够更高效、更便利地利用不同数据源的信息，深入分析矿床形成的机制和规律，为勘探目标的选择和矿床预测提供更准确的依据。

6.3 跨学科合作与技术创新的推动

新一轮找矿行动与以往找矿不同，需要各行业的专家跨学科跨技术合作和创新。地勘行业抢抓“大数据”发展机遇，对于推动行业转型升级，促进能源产业供给侧结构性改革具有重要意义[11]。在促进人工智能技术应用与地勘应用相结合方面，各方要广泛交流，取长补短，通过各自专业领域深入合作，将地勘基础信息数字化，让人工智能对现有信息进行数据分析和特征学习，提升其在地质勘探场景应用中的效率，并在实际应用中进行迭代升级，共同推进人工智能技术在地勘应用领域的深度融合[9]。通过跨学科合作，开发出适用于地质勘探的先进算法模型，提高勘探效率和准确性，揭示矿床形成的规律，并为资源勘探和开发提供更科学的支持，推动地质行业和矿产资源的开发。

7 结束语

在新一轮找矿中，人工智能和大数据分析的应用具有重要的意义和巨大的潜力。通过数据挖掘和拥有特征提取，可以从多源地质数据中发现关键信息，并识别有利于矿床形成的地质特征，为矿床预测和勘探目标选择提供科学依据。结合地质信息模型和人工智能算法，进行矿床预测和潜力评估，帮助确定有潜在矿产资源的勘探目标区域，提高勘探的准确性和效率，降低勘探风险和成本。利用人工智能和大数据分析对资源的开采进行评估优化，提高资源的开发效率和可持续利用，为矿业行业带来经济和环境的双重效益。

未来，在人工智能和大数据分析技术的蓬勃发展下，它们将在新一轮找矿中发挥巨大的潜力和拥有广阔的应用前景。建立智能的勘探系统，实现勘探工作的自动化，进一步提高勘探效率和准确性。其次，多源数据集成与大数据分析的发展将为勘探目标的确定和资源评估提供更全面的支持。跨学科合作和技术创新将推动新一轮找矿的发展，不断涌现出新的算法、模型和工具，为勘探工作带来新的突破和进展。随着技术的进一步发展，我们有理由相信，这些先进技术将为勘探工作带来更高效、精确和可持续的解决方案，推动矿业行业向着更加智能化和可持续发展的方向迈进。