人工智能與大數據分析在新一輪找礦突破戰略行動中的應用與挑戰

劉 恒，趙 威，韓 媛，靳文虎，李雅健，馬 杰，姚 蓉

（中國地質調查局西寧自然資源綜合調查中心，西寧 810000）

近年來，隨著人工智能和大數據分析的快速發展，它們在各個領域的應用越來越廣泛。新一代信息革命作為工業革命、電氣革命之后最重要的產業革命，人工智能必將成為其最重要的科學寄宿[1]。在地質學領域，人工智能和大數據分析也呈現出巨大的潛力，新一輪找礦面臨著復雜的地質條件、巨大數據量和高風險的挑戰。因此，如何有效利用人工智能和大數據分析技術提高勘探效率、優化資源管理和降低勘探風險成為了當前研究的熱點問題。

1 傳統地質勘探方法的局限性

傳統地質勘探方法通常依賴于人工地質調查、鉆探、槽探和樣本分析等手段來獲取地質數據。野外地質數據來源繁多、類型繁雜、數量巨大，但數據采集手段數字化程度不高、效率低，導致野外地質數據采集成為地學大數據獲取的一個瓶頸[2]。地質調查數據產生的位置與時間表現出整體的規律性和局部的隨機性[3]。這些過程費時費力且成本較高，甚至放棄了一些地理環境惡劣或不可達的區域的數據采集工作。同時傳統數據處理方法往往依賴于人工解讀和分析，存在主觀性和不一致性的問題。

2 人工智能在地質勘探中的應用

2.1 地質數據處理與分析

在地質勘探中，通過對大數據進行處理和分析，從而獲取地質下結構、資源分布等信息。人工智能在地質數據處理和分析方面發揮著重要作用，通過深度學習和數據挖掘，對地質災害數據、地球物理數據、遙感數據等各類信息進行自動化處理，并從中提取出關鍵特征。

2.2 地質特征提取與模式識別

地質勘探中的關鍵任務之一是對地質特征的提取和識別，人工智能可以用于自動識別地下構造、巖性、礦化體等地質特征。通過人工智能的深度學習算法，對海量地質數據進行訓練和學習[4]。使其可以自動識別地震剖面中的斷層、褶皺等地質構造，從而輔助地質學家的工作，結合地球物理、地球化學等多種數據源，識別出可能存在礦化體的地質區域，幫助尋找新的礦產資源。

2.3 礦床預測與潛力評估

礦床預測和潛力評估是地質勘探中的重要任務之一，也是人工智能的應用重點之一。通過機器學習和數據分析，建立地質模型，使用分類算法，在基于歷史的地質勘探數據和礦床特征上，進行礦藏潛力評估，預測潛在的礦床位置和規模。在可靠的數據和專業的地質知識的支持下，利用人工智能結合地球化學、地球物理、遙感等數據，進行多源數據的融合和綜合分析，提高礦床預測的準確性和可靠性，提高勘探效率。人工智能的應用在地質勘探中是一個不斷發展和深化的領域，具有廣闊的前景，可以為地質學家提供重要的決策支持。

3 人工智能與大數據分析在地質領域的應用潛力

地質領域的人工智能應用還比較少，尚未有顛覆性成果產生。“地質+智能”涉及多學科、跨領域交叉，囊括的學科范圍廣、研究領域多[5]。大數據挖掘特別適合用于窺探具有多維性和全面性的現實世界。它可以從很多看似支離破碎的信息中復原一個事物的全貌，進而能夠預測或判斷出尚末觀察到的現象[6]。因此，人工智能和大數據分析的結合在地質領域將具有廣泛的應用潛力，它們的結合可以提供更快速、更準確和更全面的地質信息獲取分析和解釋的能力，對于地質資源的勘探、地質模型構建、地質災害的預測和地質數據預測等方面都具有重要的研究意義和應用價值。

3.1 勘探優化與目標識別

人工智能和大數據分析作為先進的技術手段，通過對大量樣本數據的學習和訓練，自動識別地質特征與礦產資源之間的關系，提取地質數據中的關鍵特征，并進行模式識別和趨勢分析，為地質專家提供專業的信息意見，幫助他們快速識別潛在的礦產資源目標區域。通過機器學習和深度學習算法的應用，綜合分析數據，減少資源的浪費，降低盲目勘探的風險，提高勘探效率和成功率。

3.2 地質模型構建與預測

在地質模型的建立過程中，大數據分析能夠為模型提供大量的樣本數據，利用人工智能將各種類型的地質數據進行綜合、系統的整合，采用先進的機器學習算法對地質剖面、巖心數據、結構和成因等地質變量數據進行深入處理分析，提取關鍵的地質特征，并建立起精確、可靠的地質模型，提升地質模型的分辨率和準確性，輔助地質三維建模的工作，為資源評估、礦床預測和儲層描述等領域提供更可靠的依據，提高勘探開發的效率和成功率。

3.3 地質災害預測與風險評估

地質災害相關數據十分龐雜，有來自航天、航空的各類數據，還有地面和地下探測數據；有不同時期比例尺的調查數據，還有汛期排查、災后排查數據；有專業檢測數據，還有簡易檢測、群眾報險等數據[7]。面對海量的地質災害及其相關數據，以及越來越復雜的人工智能數據分析與挖掘算法，需要通過云計算對計算資源、網絡資源進行整合[7]。通過人工智能對歷史地質災害數據等各類地質數據進行深入分析，結合機器學習算法，對地質災害的發生概率和影響范圍進行預測，為采取相應的防災減災措施提供科學依據，可以極大地提高地質災害風險的識別和評估能力，幫助相關部門提前做出相應的防災減災措施，有效保護人民的生命和財產安全。

3.4 地質數據挖掘與知識發現

利用機器學習和數據挖掘算法，對大量的地質文獻、數據和專家結論進行分析，提取地質數據中重要的地質特征，發現新的地質模型、理論和概念，通過可視化展示和交互式工具，幫助地質從業者更好地分析地質數據，推動地質科學的發展和創新。

4 大數據分析在新一輪找礦中的作用

機器學習是應對大數據超常增長、開展大數據信息挖掘的重要選項。它被認為是人工智能的核心，是使計算機有智慧的根本途徑[6]。大數據分析技術對數據進行整合，挖掘數據的內在聯系和相關性，全球動力學研究、成巖成礦預測、地質災害的預警預報與災害評估、生命的演化、古地理環境重建，以及綜合地質信息服務平臺的建設中發揮著重要作用[8]。

4.1 勘探區域選擇與資源評估

大數據分析在勘探區域選擇和資源評估階段將會起到關鍵作用。通過收集、整合和分析已有的各類地質數據，識別潛在的礦產資源豐富區域，對這些地質數據進行深入的處理和挖掘，揭示數據之間的關聯和趨勢，幫助地質專家進行目標區域的篩選和優化。通過應用統計分析和機器學習等技術，可以快速、準確地評估勘探區域的潛力，并指導資源開發決策。

4.2 數據挖掘與關聯分析

在新一輪找礦中，積累了大量的地質數據和勘探數據。利用大數據分析技術，對這些數據進行挖掘和關聯分析，發現其中的規律和模式。通過數據挖掘技術，可以識別地質特征、巖性、構造等與礦床分布相關的因素，進一步優化勘探目標區域的選擇。同時，通過關聯分析揭示不同地質要素之間的相互關系和影響，為礦床的預測和勘探提供更全面的信息。

4.3 數據集成與大數據分析

新一輪找礦中涉及的數據來源廣泛，數據類型多樣。通過數據集成和大數據分析，將不同來源和類型的數據整合在一起，構建綜合的地質信息模型。利用大數據分析技術幫助處理整合這些數據，解決數據不一致性和異構性的問題。通過大數據分析，對地質數據與經濟數據、環境數據等其他相關數據進行綜合分析，從綜合角度評估勘探區域的潛力和可行性。

5 面臨的挑戰與解決方案

5.1 數據質量與可靠性保障

在進行大數據分析的過程中，確保數據質量和可靠性是一個關鍵的問題。地質數據的收集和整理過程中可能存在數據缺失和數據錯誤等問題，這些問題可能對分析結果產生不良影響。為了解決這一問題，需要建立一個數據采集、質量控制和修復等環節數據質量管理體系。大數據分析技術應用的良好條件基礎是保證數據質量，只有打好“地基”，才能為新一輪找礦突破提供更可靠和準確的結果。

5.2 隱私保護與安全性

隨著大量人工智能模型開源，黑客對人工智能的了解也更加深入[9]。在大數據分析的過程中，地質數據涉及到隱私和敏感信息的保護問題，確保數據的隱私和安全性成為一項重要的挑戰。為了解決這一問題，需要建立適當的數據隱私保護機制和安全策略，使用強密碼算法和安全的加密技術來保護數據的機密性和完整性，建立訪問控制策略，實施認證和授權機制，確保只有被授權人員才能夠查看和使用相關數據，從而防止未經授權的訪問和不當使用敏感數據。通過這些措施，保護地質數據的安全性，維護數據的完整性和可信度，也需要各級部門不斷學習和關注最新的安全技術和標準，以適應不斷變化的隱私和安全威脅。

5.3 模型解釋性與可理解性

目前，人工智能與地質學科的結合初步進入模型時代，但比較成熟的邏輯推理、學習、認知和計劃等功能的模型尚未成型，“強人工智能”的人性化系統還未成為現實[10]。地質模型解釋性和可理解性在人工智能領域是一個重要的挑戰。許多機器學習模型具有復雜的結構和參數，讓使用者理解，而這在地質領域尤為重要，因為地質專家需要理解模型如何得出預測結果，并對其進行驗證和解釋。如何建立使用可解釋的機器學習模型，以及如何利用可視化的技術呈現模型的決策過程和關鍵特征，是未來工作中的重要議題。

6 人工智能與大數據分析在新一輪找礦中的前景

6.1 智能勘探系統的建立

隨著人工智能和大數據分析技術的發展，在未來可以建立智能勘探系統，將人工智能算法和大數據分析技術應用于勘探流程的各個環節。利用智能勘探系統實現自動化的數據收集整合和分析，從而提高勘探效率和準確性。智能勘探系統再利用歷史數據和算法模型進行自動化的礦床預測和勘探目標區域選擇，為勘探決策提供科學依據。

6.2 多源數據集成與大數據分析的發展

新一輪找礦涉及的數據源眾多。人工智能和大數據分析技術可以幫助實現多源數據的集成和大數據分析，揭示數據之間的關聯和趨勢。隨著數據集成和大數據分析技術的發展，地質行業能夠更高效、更便利地利用不同數據源的信息，深入分析礦床形成的機制和規律，為勘探目標的選擇和礦床預測提供更準確的依據。

6.3 跨學科合作與技術創新的推動

新一輪找礦行動與以往找礦不同，需要各行業的專家跨學科跨技術合作和創新。地勘行業搶抓“大數據”發展機遇，對于推動行業轉型升級，促進能源產業供給側結構性改革具有重要意義[11]。在促進人工智能技術應用與地勘應用相結合方面，各方要廣泛交流，取長補短，通過各自專業領域深入合作，將地勘基礎信息數字化，讓人工智能對現有信息進行數據分析和特征學習，提升其在地質勘探場景應用中的效率，并在實際應用中進行迭代升級，共同推進人工智能技術在地勘應用領域的深度融合[9]。通過跨學科合作，開發出適用于地質勘探的先進算法模型，提高勘探效率和準確性，揭示礦床形成的規律，并為資源勘探和開發提供更科學的支持，推動地質行業和礦產資源的開發。

7 結束語

在新一輪找礦中，人工智能和大數據分析的應用具有重要的意義和巨大的潛力。通過數據挖掘和擁有特征提取，可以從多源地質數據中發現關鍵信息，并識別有利于礦床形成的地質特征，為礦床預測和勘探目標選擇提供科學依據。結合地質信息模型和人工智能算法，進行礦床預測和潛力評估，幫助確定有潛在礦產資源的勘探目標區域，提高勘探的準確性和效率，降低勘探風險和成本。利用人工智能和大數據分析對資源的開采進行評估優化，提高資源的開發效率和可持續利用，為礦業行業帶來經濟和環境的雙重效益。

未來，在人工智能和大數據分析技術的蓬勃發展下，它們將在新一輪找礦中發揮巨大的潛力和擁有廣闊的應用前景。建立智能的勘探系統，實現勘探工作的自動化，進一步提高勘探效率和準確性。其次，多源數據集成與大數據分析的發展將為勘探目標的確定和資源評估提供更全面的支持。跨學科合作和技術創新將推動新一輪找礦的發展，不斷涌現出新的算法、模型和工具，為勘探工作帶來新的突破和進展。隨著技術的進一步發展，我們有理由相信，這些先進技術將為勘探工作帶來更高效、精確和可持續的解決方案，推動礦業行業向著更加智能化和可持續發展的方向邁進。