人工智能驱动地球化学异常识别:方法进展与找矿应用OA

1引言地球化学异常识别是矿产勘查和找矿预测的重要环节。随着区域与矿区化探、多元素分析和空间数据处理能力不断提高,地球化学数据规模持续扩大,元素组合关系、空间分异特征和弱缓异常识别难度同步增加。近年来,人工智能方法开始用于地球化学异常识别,在多元素关系建模、异常自动提取、少样本迁移和模型解释等方面取得进展,为深部矿、隐伏矿和复杂覆盖区找矿提供了新的数据分析手段。