人工智能與大數(shù)據(jù)分析在新一輪找礦突破戰(zhàn)略行動(dòng)中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

劉 恒，趙 威，韓 媛，靳文虎，李雅健，馬 杰，姚 蓉

（中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局西寧自然資源綜合調(diào)查中心，西寧 810000）

近年來(lái)，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)分析的快速發(fā)展，它們?cè)诟鱾€(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。新一代信息革命作為工業(yè)革命、電氣革命之后最重要的產(chǎn)業(yè)革命，人工智能必將成為其最重要的科學(xué)寄宿[1]。在地質(zhì)學(xué)領(lǐng)域，人工智能和大數(shù)據(jù)分析也呈現(xiàn)出巨大的潛力，新一輪找礦面臨著復(fù)雜的地質(zhì)條件、巨大數(shù)據(jù)量和高風(fēng)險(xiǎn)的挑戰(zhàn)。因此，如何有效利用人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提高勘探效率、優(yōu)化資源管理和降低勘探風(fēng)險(xiǎn)成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

1 傳統(tǒng)地質(zhì)勘探方法的局限性

傳統(tǒng)地質(zhì)勘探方法通常依賴(lài)于人工地質(zhì)調(diào)查、鉆探、槽探和樣本分析等手段來(lái)獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)。野外地質(zhì)數(shù)據(jù)來(lái)源繁多、類(lèi)型繁雜、數(shù)量巨大，但數(shù)據(jù)采集手段數(shù)字化程度不高、效率低，導(dǎo)致野外地質(zhì)數(shù)據(jù)采集成為地學(xué)大數(shù)據(jù)獲取的一個(gè)瓶頸[2]。地質(zhì)調(diào)查數(shù)據(jù)產(chǎn)生的位置與時(shí)間表現(xiàn)出整體的規(guī)律性和局部的隨機(jī)性[3]。這些過(guò)程費(fèi)時(shí)費(fèi)力且成本較高，甚至放棄了一些地理環(huán)境惡劣或不可達(dá)的區(qū)域的數(shù)據(jù)采集工作。同時(shí)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法往往依賴(lài)于人工解讀和分析，存在主觀性和不一致性的問(wèn)題。

2 人工智能在地質(zhì)勘探中的應(yīng)用

2.1 地質(zhì)數(shù)據(jù)處理與分析

在地質(zhì)勘探中，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，從而獲取地質(zhì)下結(jié)構(gòu)、資源分布等信息。人工智能在地質(zhì)數(shù)據(jù)處理和分析方面發(fā)揮著重要作用，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)、地球物理數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)等各類(lèi)信息進(jìn)行自動(dòng)化處理，并從中提取出關(guān)鍵特征。

2.2 地質(zhì)特征提取與模式識(shí)別

地質(zhì)勘探中的關(guān)鍵任務(wù)之一是對(duì)地質(zhì)特征的提取和識(shí)別，人工智能可以用于自動(dòng)識(shí)別地下構(gòu)造、巖性、礦化體等地質(zhì)特征。通過(guò)人工智能的深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)海量地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)[4]。使其可以自動(dòng)識(shí)別地震剖面中的斷層、褶皺等地質(zhì)構(gòu)造，從而輔助地質(zhì)學(xué)家的工作，結(jié)合地球物理、地球化學(xué)等多種數(shù)據(jù)源，識(shí)別出可能存在礦化體的地質(zhì)區(qū)域，幫助尋找新的礦產(chǎn)資源。

2.3 礦床預(yù)測(cè)與潛力評(píng)估

礦床預(yù)測(cè)和潛力評(píng)估是地質(zhì)勘探中的重要任務(wù)之一，也是人工智能的應(yīng)用重點(diǎn)之一。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，建立地質(zhì)模型，使用分類(lèi)算法，在基于歷史的地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)和礦床特征上，進(jìn)行礦藏潛力評(píng)估，預(yù)測(cè)潛在的礦床位置和規(guī)模。在可靠的數(shù)據(jù)和專(zhuān)業(yè)的地質(zhì)知識(shí)的支持下，利用人工智能結(jié)合地球化學(xué)、地球物理、遙感等數(shù)據(jù)，進(jìn)行多源數(shù)據(jù)的融合和綜合分析，提高礦床預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，提高勘探效率。人工智能的應(yīng)用在地質(zhì)勘探中是一個(gè)不斷發(fā)展和深化的領(lǐng)域，具有廣闊的前景，可以為地質(zhì)學(xué)家提供重要的決策支持。

3 人工智能與大數(shù)據(jù)分析在地質(zhì)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力

地質(zhì)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用還比較少，尚未有顛覆性成果產(chǎn)生?！暗刭|(zhì)+智能”涉及多學(xué)科、跨領(lǐng)域交叉，囊括的學(xué)科范圍廣、研究領(lǐng)域多[5]。大數(shù)據(jù)挖掘特別適合用于窺探具有多維性和全面性的現(xiàn)實(shí)世界。它可以從很多看似支離破碎的信息中復(fù)原一個(gè)事物的全貌，進(jìn)而能夠預(yù)測(cè)或判斷出尚末觀察到的現(xiàn)象[6]。因此，人工智能和大數(shù)據(jù)分析的結(jié)合在地質(zhì)領(lǐng)域?qū)⒕哂袕V泛的應(yīng)用潛力，它們的結(jié)合可以提供更快速、更準(zhǔn)確和更全面的地質(zhì)信息獲取分析和解釋的能力，對(duì)于地質(zhì)資源的勘探、地質(zhì)模型構(gòu)建、地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)測(cè)和地質(zhì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等方面都具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。

3.1 勘探優(yōu)化與目標(biāo)識(shí)別

人工智能和大數(shù)據(jù)分析作為先進(jìn)的技術(shù)手段，通過(guò)對(duì)大量樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，自動(dòng)識(shí)別地質(zhì)特征與礦產(chǎn)資源之間的關(guān)系，提取地質(zhì)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，并進(jìn)行模式識(shí)別和趨勢(shì)分析，為地質(zhì)專(zhuān)家提供專(zhuān)業(yè)的信息意見(jiàn)，幫助他們快速識(shí)別潛在的礦產(chǎn)資源目標(biāo)區(qū)域。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，綜合分析數(shù)據(jù)，減少資源的浪費(fèi)，降低盲目勘探的風(fēng)險(xiǎn)，提高勘探效率和成功率。

3.2 地質(zhì)模型構(gòu)建與預(yù)測(cè)

在地質(zhì)模型的建立過(guò)程中，大數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)槟Ｐ吞峁┐罅康臉颖緮?shù)據(jù)，利用人工智能將各種類(lèi)型的地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、系統(tǒng)的整合，采用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)地質(zhì)剖面、巖心數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)和成因等地質(zhì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入處理分析，提取關(guān)鍵的地質(zhì)特征，并建立起精確、可靠的地質(zhì)模型，提升地質(zhì)模型的分辨率和準(zhǔn)確性，輔助地質(zhì)三維建模的工作，為資源評(píng)估、礦床預(yù)測(cè)和儲(chǔ)層描述等領(lǐng)域提供更可靠的依據(jù)，提高勘探開(kāi)發(fā)的效率和成功率。

3.3 地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)數(shù)據(jù)十分龐雜，有來(lái)自航天、航空的各類(lèi)數(shù)據(jù)，還有地面和地下探測(cè)數(shù)據(jù)；有不同時(shí)期比例尺的調(diào)查數(shù)據(jù)，還有汛期排查、災(zāi)后排查數(shù)據(jù)；有專(zhuān)業(yè)檢測(cè)數(shù)據(jù)，還有簡(jiǎn)易檢測(cè)、群眾報(bào)險(xiǎn)等數(shù)據(jù)[7]。面對(duì)海量的地質(zhì)災(zāi)害及其相關(guān)數(shù)據(jù)，以及越來(lái)越復(fù)雜的人工智能數(shù)據(jù)分析與挖掘算法，需要通過(guò)云計(jì)算對(duì)計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行整合[7]。通過(guò)人工智能對(duì)歷史地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)等各類(lèi)地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生概率和影響范圍進(jìn)行預(yù)測(cè)，為采取相應(yīng)的防災(zāi)減災(zāi)措施提供科學(xué)依據(jù)，可以極大地提高地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和評(píng)估能力，幫助相關(guān)部門(mén)提前做出相應(yīng)的防災(zāi)減災(zāi)措施，有效保護(hù)人民的生命和財(cái)產(chǎn)安全。

3.4 地質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)大量的地質(zhì)文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)和專(zhuān)家結(jié)論進(jìn)行分析，提取地質(zhì)數(shù)據(jù)中重要的地質(zhì)特征，發(fā)現(xiàn)新的地質(zhì)模型、理論和概念，通過(guò)可視化展示和交互式工具，幫助地質(zhì)從業(yè)者更好地分析地質(zhì)數(shù)據(jù)，推動(dòng)地質(zhì)科學(xué)的發(fā)展和創(chuàng)新。

4 大數(shù)據(jù)分析在新一輪找礦中的作用

機(jī)器學(xué)習(xí)是應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)超常增長(zhǎng)、開(kāi)展大數(shù)據(jù)信息挖掘的重要選項(xiàng)。它被認(rèn)為是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)有智慧的根本途徑[6]。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系和相關(guān)性，全球動(dòng)力學(xué)研究、成巖成礦預(yù)測(cè)、地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警預(yù)報(bào)與災(zāi)害評(píng)估、生命的演化、古地理環(huán)境重建，以及綜合地質(zhì)信息服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)中發(fā)揮著重要作用[8]。

4.1 勘探區(qū)域選擇與資源評(píng)估

大數(shù)據(jù)分析在勘探區(qū)域選擇和資源評(píng)估階段將會(huì)起到關(guān)鍵作用。通過(guò)收集、整合和分析已有的各類(lèi)地質(zhì)數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在的礦產(chǎn)資源豐富區(qū)域，對(duì)這些地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的處理和挖掘，揭示數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)，幫助地質(zhì)專(zhuān)家進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域的篩選和優(yōu)化。通過(guò)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以快速、準(zhǔn)確地評(píng)估勘探區(qū)域的潛力，并指導(dǎo)資源開(kāi)發(fā)決策。

4.2 數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)分析

在新一輪找礦中，積累了大量的地質(zhì)數(shù)據(jù)和勘探數(shù)據(jù)。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和模式。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以識(shí)別地質(zhì)特征、巖性、構(gòu)造等與礦床分布相關(guān)的因素，進(jìn)一步優(yōu)化勘探目標(biāo)區(qū)域的選擇。同時(shí)，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析揭示不同地質(zhì)要素之間的相互關(guān)系和影響，為礦床的預(yù)測(cè)和勘探提供更全面的信息。

4.3 數(shù)據(jù)集成與大數(shù)據(jù)分析

新一輪找礦中涉及的數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣。通過(guò)數(shù)據(jù)集成和大數(shù)據(jù)分析，將不同來(lái)源和類(lèi)型的數(shù)據(jù)整合在一起，構(gòu)建綜合的地質(zhì)信息模型。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助處理整合這些數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)不一致性和異構(gòu)性的問(wèn)題。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，對(duì)地質(zhì)數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等其他相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，從綜合角度評(píng)估勘探區(qū)域的潛力和可行性。

5 面臨的挑戰(zhàn)與解決方案

5.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量與可靠性保障

在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性是一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題。地質(zhì)數(shù)據(jù)的收集和整理過(guò)程中可能存在數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)錯(cuò)誤等問(wèn)題，這些問(wèn)題可能對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生不良影響。為了解決這一問(wèn)題，需要建立一個(gè)數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量控制和修復(fù)等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用的良好條件基礎(chǔ)是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，只有打好“地基”，才能為新一輪找礦突破提供更可靠和準(zhǔn)確的結(jié)果。

5.2 隱私保護(hù)與安全性

隨著大量人工智能模型開(kāi)源，黑客對(duì)人工智能的了解也更加深入[9]。在大數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，地質(zhì)數(shù)據(jù)涉及到隱私和敏感信息的保護(hù)問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)的隱私和安全性成為一項(xiàng)重要的挑戰(zhàn)。為了解決這一問(wèn)題，需要建立適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制和安全策略，使用強(qiáng)密碼算法和安全的加密技術(shù)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性，建立訪(fǎng)問(wèn)控制策略，實(shí)施認(rèn)證和授權(quán)機(jī)制，確保只有被授權(quán)人員才能夠查看和使用相關(guān)數(shù)據(jù)，從而防止未經(jīng)授權(quán)的訪(fǎng)問(wèn)和不當(dāng)使用敏感數(shù)據(jù)。通過(guò)這些措施，保護(hù)地質(zhì)數(shù)據(jù)的安全性，維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性和可信度，也需要各級(jí)部門(mén)不斷學(xué)習(xí)和關(guān)注最新的安全技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)，以適應(yīng)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(zhì)學(xué)科的結(jié)合初步進(jìn)入模型時(shí)代，但比較成熟的邏輯推理、學(xué)習(xí)、認(rèn)知和計(jì)劃等功能的模型尚未成型，“強(qiáng)人工智能”的人性化系統(tǒng)還未成為現(xiàn)實(shí)[10]。地質(zhì)模型解釋性和可理解性在人工智能領(lǐng)域是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。許多機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，讓使用者理解，而這在地質(zhì)領(lǐng)域尤為重要，因?yàn)榈刭|(zhì)專(zhuān)家需要理解模型如何得出預(yù)測(cè)結(jié)果，并對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證和解釋。如何建立使用可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以及如何利用可視化的技術(shù)呈現(xiàn)模型的決策過(guò)程和關(guān)鍵特征，是未來(lái)工作中的重要議題。

6 人工智能與大數(shù)據(jù)分析在新一輪找礦中的前景

6.1 智能勘探系統(tǒng)的建立

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，在未來(lái)可以建立智能勘探系統(tǒng)，將人工智能算法和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于勘探流程的各個(gè)環(huán)節(jié)。利用智能勘探系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)收集整合和分析，從而提高勘探效率和準(zhǔn)確性。智能勘探系統(tǒng)再利用歷史數(shù)據(jù)和算法模型進(jìn)行自動(dòng)化的礦床預(yù)測(cè)和勘探目標(biāo)區(qū)域選擇，為勘探?jīng)Q策提供科學(xué)依據(jù)。

6.2 多源數(shù)據(jù)集成與大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展

新一輪找礦涉及的數(shù)據(jù)源眾多。人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的集成和大數(shù)據(jù)分析，揭示數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)。隨著數(shù)據(jù)集成和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，地質(zhì)行業(yè)能夠更高效、更便利地利用不同數(shù)據(jù)源的信息，深入分析礦床形成的機(jī)制和規(guī)律，為勘探目標(biāo)的選擇和礦床預(yù)測(cè)提供更準(zhǔn)確的依據(jù)。

6.3 跨學(xué)科合作與技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)

新一輪找礦行動(dòng)與以往找礦不同，需要各行業(yè)的專(zhuān)家跨學(xué)科跨技術(shù)合作和創(chuàng)新。地勘行業(yè)搶抓“大數(shù)據(jù)”發(fā)展機(jī)遇，對(duì)于推動(dòng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)能源產(chǎn)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革具有重要意義[11]。在促進(jìn)人工智能技術(shù)應(yīng)用與地勘應(yīng)用相結(jié)合方面，各方要廣泛交流，取長(zhǎng)補(bǔ)短，通過(guò)各自專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域深入合作，將地勘基礎(chǔ)信息數(shù)字化，讓人工智能對(duì)現(xiàn)有信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和特征學(xué)習(xí)，提升其在地質(zhì)勘探場(chǎng)景應(yīng)用中的效率，并在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行迭代升級(jí)，共同推進(jìn)人工智能技術(shù)在地勘應(yīng)用領(lǐng)域的深度融合[9]。通過(guò)跨學(xué)科合作，開(kāi)發(fā)出適用于地質(zhì)勘探的先進(jìn)算法模型，提高勘探效率和準(zhǔn)確性，揭示礦床形成的規(guī)律，并為資源勘探和開(kāi)發(fā)提供更科學(xué)的支持，推動(dòng)地質(zhì)行業(yè)和礦產(chǎn)資源的開(kāi)發(fā)。

7 結(jié)束語(yǔ)

在新一輪找礦中，人工智能和大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用具有重要的意義和巨大的潛力。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和擁有特征提取，可以從多源地質(zhì)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵信息，并識(shí)別有利于礦床形成的地質(zhì)特征，為礦床預(yù)測(cè)和勘探目標(biāo)選擇提供科學(xué)依據(jù)。結(jié)合地質(zhì)信息模型和人工智能算法，進(jìn)行礦床預(yù)測(cè)和潛力評(píng)估，幫助確定有潛在礦產(chǎn)資源的勘探目標(biāo)區(qū)域，提高勘探的準(zhǔn)確性和效率，降低勘探風(fēng)險(xiǎn)和成本。利用人工智能和大數(shù)據(jù)分析對(duì)資源的開(kāi)采進(jìn)行評(píng)估優(yōu)化，提高資源的開(kāi)發(fā)效率和可持續(xù)利用，為礦業(yè)行業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的雙重效益。

未來(lái)，在人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的蓬勃發(fā)展下，它們將在新一輪找礦中發(fā)揮巨大的潛力和擁有廣闊的應(yīng)用前景。建立智能的勘探系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)勘探工作的自動(dòng)化，進(jìn)一步提高勘探效率和準(zhǔn)確性。其次，多源數(shù)據(jù)集成與大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展將為勘探目標(biāo)的確定和資源評(píng)估提供更全面的支持?？鐚W(xué)科合作和技術(shù)創(chuàng)新將推動(dòng)新一輪找礦的發(fā)展，不斷涌現(xiàn)出新的算法、模型和工具，為勘探工作帶來(lái)新的突破和進(jìn)展。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，我們有理由相信，這些先進(jìn)技術(shù)將為勘探工作帶來(lái)更高效、精確和可持續(xù)的解決方案，推動(dòng)礦業(yè)行業(yè)向著更加智能化和可持續(xù)發(fā)展的方向邁進(jìn)。