地礦企業如何運用人工智能技術發揮其新質生產力作用

［摘要］人工智能技術在地質領域的應用正在形成行業發展的新質生產力，成為推動高質量發展的內在要求和重要著力點，它的發展方興未艾。人工智能技術在地礦企業大規模應用，可以通過快速精確的數據處理和機器算法，極大提升找礦效率，并通過數據和模型的集成利用，極大提升全產業鏈的經濟效益，引領地礦企業向數字化、智能化、高效化、綠色化方向發展。

［關鍵詞］人工智能；地質領域；新質生產力；經濟效益

受資源環境的影響，地礦企業發展的局限性越來越明顯。因此，期望通過新技術新方法解決資源環境等一系列問題，構建以科學技術為支撐，以節約資源、清潔生產和高效發展為特征，以最小的生態擾動量獲取最大資源量的生態礦業發展模式，是地礦企業實現高質量發展的必然選擇。目前，全球科技正朝著數字化、信息化、智能化方向迅速發展，以此為代表的人工智能技術與地礦行業結合已成為熱點和發展趨勢。通過算法、算力和數據將大幅度提高地質勘查效率和質量，降低開發成本和風險，全面提高企業核心競爭力。

人類社會正經歷著一次巨大的技術變革——第四次工業革命[1]，人工智能技術則是這場革命的推進器、加速器。將在生產力和生產關系之間發生一些新的變化和演變，誕生新質生產力。目前，人工智能技術在工業、醫學等領域都有著廣泛應用。同樣，人工智能技術在地質領域也有著巨大的應用潛力。地礦企業置身于這種大背景下，如何抓住機遇、創新發展方式、調整產業結構、提升企業的核心競爭力、以新質生產力引領企業高質量發展，將為我們提出很多深入思考的問題。

1 新質生產力與人工智能技術的關系

1.1 什么是新質生產力

“新質生產力”是指在當代社會發展中，隨著科技進步和創新的推動，不斷涌現的具有新特點和新優勢的生產力形態，表現出新興技術、新模式、新業態等對生產力的提升所帶來的影響力和推動力。它強調創新性、高效性、智能化、可持續性和協作性，為經濟發展和社會進步注入了新的動力和活力。

1.2 什么是人工智能技術

人工智能技術是指與其他產業或領域的深度融合和應用。并通過深度融合和創新，打造出全新的商業模式、服務方式和產品形態，帶動產業升級和創新發展，推動各行業的數字化轉型和升級。這種融合不僅能夠提高生產效率和產品質量，還能夠為社會帶來更多智能化、個性化的服務，推動經濟轉型和可持續發展。

1.3 人工智能技術依托科學技術，誕生新質生產力

人工智能技術與其他領域或技術結合，依托各種科技手段和工具，如大數據、物聯網、云計算、大模型、通訊、云存儲等融合創新，共同構建智能化的解決方案，幫助企業提升生產效率、降低成本、提高產品質量[2]，創造出新的生產力——新質生產力和應用模式，進一步推動生產力的提升，實現更高水平的經濟增長和競爭力。推動科技發展向更加智能化、集成化和全面化方向發展。

我國在依靠工業企業的全產業鏈中，若各行各業的工業企業對接了人工智能技術，包括將工業生產、銷售部門、設備企業、通信運營商、云端服務企業連成一體，將徹底在生產力方面實現一次大革命，這種大平臺全生態的建設將實現互聯網生態。

2 人工智能技術在國際國內應用情況

人工智能技術已經成為全球范圍內科技和經濟發展的主要動力，各國在這個領域的競爭和合作日益激烈。

2.1 在國外應用情況

人工智能技術得到廣泛應用，幫助政府、企業和組織更好地理解和利用海量數據提升效率，呈現出快速發展和持續創新的趨勢，各國政府、企業和學術界都在加大投入和合作，推動這個領域的發展，努力應對日益復雜的挑戰和機遇。

2.2 在中國應用情況

人工智能技術的到來為經濟社會發展帶來了巨大機遇和挑戰，我國正在積極應對這些變革，推動數字化轉型、數據治理和創新發展，助力實現經濟可持續增長和社會進步。人工智能技術在我國的發展仍處于快速增長階段，未來將繼續深化應用，推動傳統產業升級和智能化轉型[3]。我國也將人工智能技術視為國家戰略，投入大量資金支持人工智能技術的研發和應用，推動人工智能技術在各個領域的普及和應用。

人工智能技術已經成為全球各國競爭力和創新力的重要標志之一。不同國家在這一領域的發展有著各自的特點和優勢，但都在不斷探索如何更好地運用人工智能技術來推動經濟發展、提升社會福祉和解決各種挑戰[4]。

3 目前國內地礦企業人工智能技術應用情況

人工智能技術在國內地礦企業的應用涵蓋了勘查、評估、智能化開發、環境監測、設備維護和安全管理等多個方面（如圖1），能夠為地礦企業提供更高效、智能化的解決方案，促進行業的高質量發展。但是，目前人工智能技術普及率很低。

3.1 礦產勘查與開發領域

地質領域應用人工智能技術正在逐漸增多，被廣泛應用于各種地質勘查中。利用人工智能技術分析各類地質數據，包括地質填圖、礦產勘查、地球物理、地球化學、遙感等數據，通過機器學習和深度學習算法識別地質特征，礦化特征，預測礦產資源分布，提高勘查效率和準確性。

人工智能技術被用于礦產資源評估、開發、數據分析與決策支持，通過機器學習算法分析處理大規模的地質數據，進行數據分析、模式識別和預測，為企業決策提供支持，幫助企業準確評估礦產資源潛力，提高勘查效率，進一步發現新的礦產資源，并優化開發利用方案和生產計劃，提高資源利用效率，實現可持續開發；也可以監測礦山開采對環境的影響，提出環境保護對策，減少生態破壞，保護自然環境。

3.2 智能化設備

地礦企業采用智能化設備，如傳感器、自動化設備等，通過人工智能技術實現設備的智能監控、預測性維護等功能，提高生產效率和安全性，實現對礦山設備和生產過程的智能監控和預測。通過數據分析和模型優化，提高礦山生產效率，降低生產成本。

3.3 環境監測與保護

地礦企業采用人工智能技術在礦業開發中用于環境監測和保護。通過智能監測系統，實時監測環境參數，提前預警可能的環境風險，保護周邊生態環境。利用傳感器技術和人工智能算法監測礦山內部地質結構、含礦層穩定性及分布等參數，實時預警地質災害風險，提高礦山作業安全性，減少事故風險。

4 大力發展人工智能技術，增強企業核心功能

新一輪科技革命和產業變革正在重塑全球經濟結構，全球科技正朝著數字化、信息化、智能化方向迅速發展，地礦智能化已成為行業前沿熱點和發展趨勢。

從地礦企業發展的全產業鏈來看，上游產業是數據形成的首要環節。通過大力發展人工智能技術，充分挖掘和提取與人工智能相適應的基礎數據，實現對地質事件、礦產資源潛力、礦產勘查，礦產資源開發科學預測和有效分析，提高產業基礎環節的數據處理效率和預測能力，形成有效的大數據平臺。

4.1 基礎地質領域

4.1.1基礎地質調查

傳統基礎地質調查是人工在現場對各各不同地質體巖類的識別進行填圖，再經巖礦鑒定提高其準確性。如果通過人工智能技術實現智能化識別，建立與機器算法相適應的有效數據庫，用Tensorflow深度學習，建立相關模型，提高地質填圖和巖石薄片鏡下鑒定礦石礦物識別的準確率。通過巖石圖像的特征提取和機器學習算法，實現對不同巖石類型的準確分類并建立數據庫。在智能地質填圖方面，通過影像建模和人工智能技術、深度算法，改進地調工作方法，實現數字化填圖，大幅度提升填圖效率和工作質量。利用人工智能技術，結合鉆孔數據，循環神經網絡的機器學習，模擬地層巖體分布情況，利用深度信息網絡模型，實現識別地質實體的有效性[5]。

4.1.2地球化學領域

通過機器學習，利用地球化學數據的統計建模，實現地球化學異常識別，結合地質背景分析，為地質找礦提供支撐，通過機器學習和深度學習模式建立地球化學大數據。

4.1.3地球物理勘查領域

利用人工智能技術，通過人工神經網絡（ANN）、卷積神經網絡（CNN）對不同地質體及斷裂構造進行識別，提高精度和分辨率，建立地球物理大數據。

4.2 礦產勘查領域

由于地下難以直接觀測，目前礦產勘查面臨深度大，難發現資源的局面，深部礦產資源勘查、開發利用難度增大，關鍵進口礦產面臨“卡脖子”問題，亟須實現大的突破。

4.2.1構建礦業評標體系

利用人工智能技術和地質礦產、物化探大數據及深度學習方法進行深部成礦預測，構建找礦模型與礦產資源預測模型，通過進一步評價分析，力爭形成一套“地域級成礦系統—預測評價系統—勘查系統”。

4.2.2推動礦產資源鉆采科技創新

利用人工智能技術在巖石識別、曲線重構、儲集層預測參數、產量預測、礦藏鉆采工程、地面工程等方面，提高礦產資源開發生產效率、降低成本、優化礦產資源利用，推動礦產資源鉆采領域的科技創新和可持續發展[6]。

4.2.3重視戰略性礦產資源智能技術的應用

人工智能技術在數據挖掘分析方面具有明顯優勢，可以助力摸清戰略性礦產資源“家底”。在成礦機制、成礦理論創新、采選冶技術突破的基礎上，挖掘重點礦集區、查明礦床類型、分析礦床特征和時空分布規律，通過分析測試技術的創新，實現找礦工作的新突破。

4.3 地質災害領域

通過利用人工智能技術在地質災害領域的應用，地礦企業可以提高對地質災害的監測、預警和應對能力，有效減少地質災害發生。

4.3.1數據處理、挖掘與分析

整合地質勘查、監測、氣象等多源數據，利用數據清洗技術確保數據的準確性和完整性，建立可靠的數據基礎。運用數據挖掘算法和技術，挖掘數據中的潛在模式和規律異常，識別地質災害風險因素，為預警和預測提供支持。

4.3.2建立預測模型

利用機器學習和深度學習算法，處理和分析大規模地質數據，包括地質構造、地貌特征、地下水位等，建立地質災害預測模型。結合機器學習算法，對歷史地質災害數據進行分析和挖掘。利用遙感技術獲取地表變化、地形特征等數據。基于物聯網技術，建立地質災害實時監測網絡，通過傳感器實時監測地質參數變化以及衛星遙感數據獲取地表變化和地質災害跡象，構建地質災害知識圖譜，整合和管理各類地質災害相關數據和知識，預測地質災害的發生概率和可能影響范圍，為預警和防范提供技術保障。

4.4 水工環領域

人工智能技術與水工環領域的結合，將實現智能化、高效化的地下水資源管理、環境監測和工程設計等工作，為水工環領域的可持續發展提供支持。

4.4.1數據收集與整理

收集水工環領域所需的各類數據，包括水文氣象數據、水資源數據、水質監測數據等。整理和清洗數據，確保數據的準確性和完整性，為后續的人工智能算法建模提供可靠的數據基礎。

4.4.2運用人工智能技術建立應用模型

根據應用場景需求，選擇機器學習、神經網絡深度學習、數據挖掘、物聯網、北斗系統等人工智能技術來處理數據和解決問題。建立相應的模型，通過使用歷史數據進行模型訓練，使模型能夠學習數據的模式和規律，為后續的預測和決策提供支持。

4.4.3實時監測與反饋

將訓練好的人工智能模型應用到實際的水工環領域中，實時監測水資源、水質等數據，并根據模型輸出的結果進行反饋調整，并持續優化模型，以便提高預測準確性和決策效果。

4.5 工程勘查領域

在工程勘查領域，地礦企業可以通過實現人工智能技術加速勘查過程，提高數據分析和解釋的準確性，降低勘查成本，為工程設計和施工提供更可靠的地質信息支持，從而提高勘查效率，以及勘查的準確性及可靠性。

4.5.1智能化數據采集挖掘與分析

通過自動化勘查裝置和算法，實現對地質數據、地質特征的自動化采集和處理，提高數據采集效率和準確性。對采集到的數據進行挖掘和分析，發現數據之間的關聯性，挖掘出有用的地質信息。通過機器學習算法，加快數據處理速度，提高數據分析的準確性，為工程勘查提供支持。

4.5.2智能化圖像識別

應用人工智能技術進行圖像識別，識別地層構造、巖性變化等關鍵地質內容。結合深度學習算法，建立地質信息識別模型，實現對遙感圖像、地質剖面圖等進行智能化解讀，提高地質信息的獲取效率。

4.5.3智能化勘查方案設計與預測

利用人工智能技術優化勘查方案設計，包括勘查路徑規劃、樣品采集點的確定等。通過智能算法分析地質數據，優化勘查方案，提高勘查效率和成果質量。對勘查數據進行預測和解釋。通過數據模型建立和機器學習算法，提取出地質信息、預測地質構造，為工程設計和決策提供依據。

以上通過上游環節形成的大數據平臺，采用人工智能技術對下游環節安全施工、環境保護、生態建設、環境檢測、災害預防等信息進行預測和分析，極大提升企業的生產效率、降低成本、改善施工安全環境，降低施工風險，提升企業的核心競爭力，實現以科技促發展，以創新促效益的綠色發展模式。

5 地礦企業引入人工智能技術急需解決的問題

人工智能技術作為新質生產力主要要素，與地礦企業各領域結合，可以為企業帶來許多創新和提升效率的機會，從而推動地礦行業的數字化轉型和智能化發展。同時，這種融合將為新質生產力注入更多的科技動力，更加強有力地促進產業轉型升級和可持續發展。

5.1 打破傳統觀念，強化轉型思想

地礦企業要不落窠臼引入人工智能技術，推動人工智能技術在企業各個層面深入應用，實現業務優化、產業升級和創新發展。

5.1.1營造創新環境

首先要在地礦企業內部樹立人工智能意識和文化，讓員工了解人工智能技術的潛力和應用場景，鼓勵他們接受新技術并參與應用的過程。選拔擁有豐富的地質領域知識和人工智能技術經驗人員，參與到人工智能技術實踐中來。

5.1.2開展培訓教育

為員工提供相關的人工智能培訓和教育，包括機器學習、深度學習、自然語言處理等，掌握數據處理和分析技能，了解數據清洗、可視化和統計分析方法。學習編程語言如Python，掌握常用的人工智能庫（如Tensor?Flow、PyTorch）以及數據處理庫（如Pandas、NumPy），提升其對人工智能技術的理解和運用能力，促進人工智能技術在企業中的廣泛應用。

5.1.3追蹤發展趨勢

鼓勵人員關注人工智能領域的最新發展方向和趨勢動態。定期舉辦研討會、講座或邀請專家分享最新的技術和應用案例。提供學習資源和平臺，鼓勵參加培訓、在線學習等活動，保持學習動力。人工智能領域變化快速，學員需要具備持續學習的意識，不斷更新知識和技能。

5.2 確立以算法為企業發展的核心競爭力

人工智能技術在數據、算力、算法三個方面，數據和算法將成為企業發展的核心競爭力（如圖2）。地礦企業要抓住以算法為主要核心競爭力，實現技術領先、業務創新、產業升級、智能化、數字化、綠色可持續發展。

5.2.1擁有算法研發團隊、定制算法、優化算法

建立專業的算法團隊，扎實研究和開發適用于地礦領域的算法。首先開發定制化的算法解決方案。其次追蹤人工智能技術發展趨勢，持續優化算法性能，探索新的算法模型和技術，保持領先地位并提高算法的準確性和效率，幫助企業提高生產效率和資源利用率。

5.2.2利用大數據驅動算法優化

建立健全的數據收集和分析系統，利用大數據支持算法優化，實現更精準的資源勘查和開發。

5.2.3開展算法應用示范項目

在實際項目中應用算法解決方案，展示算法在資源勘查、礦山生產管理等方面的實際應用效果。

5.3 加強數據管理和挖掘

地礦企業應加強對礦產勘查、開發、環保安全等數據挖掘和管理，建立標準化、系統的、專業的、跨地域、跨專業的統一的綜合性基礎數據庫，在此基礎上建立地礦專業數據平臺和分析系統，為人工智能算法提供充分的數據支持。開展與科研機構合作，共享資源和技術，提升數據挖掘和統計分析的水平，推動技術創新和應用。

5.3.1制定數據挖掘目標

確定數據挖掘的具體目標和需求，如資源勘查優化、生產效率提升、成本管理等，指導數據挖掘項目的實施。

5.3.2 建立數據挖掘團隊

成立專業的數據挖掘團隊，包括數據專家、數據分析師等，負責數據挖掘、模型建立和結果解釋等工作。

5.3.3實施數據挖掘項目

根據目標制定數據挖掘方案，進行模型建立、訓練和驗證，挖掘數據中的潛在信息，為企業決策提供支持。

5.3.4建立大數據平臺

搭建大數據平臺，支持數據的存儲、處理和分析，實現對海量數據的高效管理和利用，為建立統計的大數據庫奠定基礎。

5.4 建立行業標準和影響力

地礦企業引入人工智能技術，需要有前瞻性舉措。

5.4.1積極參與行業組織，參與技術規范、安全標準、環境保護等內容和標準制定，樹立企業在算法領域的權威地位和影響力，推動和優化其業務在行業內標準制定。

5.4.2通過收集地質勘查、礦產開發、環境監測等方面的數據，為大數據庫的搭建和使用未雨綢繆并統一地礦行業市場規范。

這種前瞻性的舉措不僅有助于提升地礦企業自身的競爭力和創新能力，也將為整個地礦行業的發展樹立良好的示范和引領作用。通過積極推動人工智能技術在地礦行業的應用和行業標準的建立，可以為行業帶來更多的發展機遇和潛力。

5.5 推動人工智能技術在全產業鏈的應用

將人工智能技術應用于地礦企業的全產業鏈中，可以提升企業整體競爭力、創新能力和可持續發展能力，推動行業朝著智能化、數字化和綠色化方向發展，同時為社會創造更多的效益和價值。

5.5.1制訂應用計劃

根據企業實際情況和需求，制定人工智能在全產業鏈中的應用計劃，明確目標、時間表和資源投入，確保應用計劃的順利實施。

5.5.2引入先進技術

積極引入先進的人工智能技術，如機器學習、數據挖掘、智能感知等，應用于地質勘查、礦產開發、生產管理等各個環節。

5.5.3持續優化和監測

持續優化人工智能應用效果，監測和評估技術應用效益，及時調整和改進應用策略。

5.6 爭取政府科技創新產業基金扶持

為大力推動人工智能技術在地礦企業全產業鏈中的應用，主動申請產業科技創新基金，獲得政府產業升級和行業創新發展的資金支持。

5.6.1明確申請目的計劃

清楚地說明申請基金支持的具體目的和計劃，闡明如何將人工智能技術應用于地礦企業全產業鏈的詳細實施計劃，包括技術方案、預期成果、時間表和預算等方面的規劃。

5.6.2突出創新性可行性

強調申請項目在技術、管理或商業模式方面的創新性，并說明這種創新性對地礦行業發展的重要性。展示已經做出的實質性進展，包括技術驗證、市場調研、合作伙伴關系等。

5.6.3突出雙效性

強調申請項目不僅可以加快地礦行業產業升級，提高經濟效益，而且要強調其在社會效益方面的潛在影響。

6 結論

（1）人工智能作為第四次工業革命通用性技術，地礦企業必須引入人工智能技術。通過數據存儲、數據處理、數據挖掘、分析預測等方面對勞動、資本等生產要素實現功能加倍和智能替代，促進生產力大幅度提升，以新質生產力創新發展模式，提高經濟效益，提升企業核心競爭力。

（2）人工智能技術應用于智能裝備、智能地質填圖、成礦預測、地災智能監測預警等可以大幅度提高地質勘查效率和質量， 降低開發成本和風險，為地礦企業轉型升級提供新的解決方案。推動整個行業朝著數字化、智能化、集成化方向發展，加快構建地礦企業綠色可持續發展的現代化產業體系。

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