人工智能和机器学习在矿产勘查领域的应用现状与展望OA

【研究目的】人工智能(AI)与机器学习(ML)技术为矿产勘查方法创新提供了新的机遇。本文旨在系统分析AI/ML在矿产勘查中的发展脉络与应用现状,为智能技术与地质勘查的深度融合提供理论支撑。【研究方法】通过文献追踪方式,回顾国内外在矿产勘查研究领域的发展历程,系统梳理机器学习在矿产勘查中三个研究阶段和近十年应用进展。【研究结果】AI/ML已成为矿产勘查领域的热点,在深部找矿信息整合与挖掘、岩心自动识别、图形解译、缺失值预测、地球物理数据处理及反演、三维地质建模和矿产远景填图等方面发挥了重要作用。【结论】(1)AI/ML技术通过多源数据集成和智能算法显著提升了勘查精度与效率;(2)当前智能勘查仍面临样本稀缺性、模型可解释性差、数据异构性以及跨区域泛化能力不足等挑战,制约了其大规模应用;(3)未来需通过迁移学习、物理约束神经网络和人机协同建模等技术结合,推动智能勘查向透明化、轻量化和实时性方向发展,并加强地质学与数据科学的跨学科合作,以促进技术创新和范式变革。