当AI时代到来，地勘行业如何借势起飞？

地质勘查成果对矿业高质量发展起着重要的支撑作用，“人工智能+”背景下，推动地质勘查行业转型发展机遇与挑战并存。

 

 

我国经过70多年地质勘查实践，已建立了一整套完整的具有中国特色的固、液、气矿产资源地质勘查体系，总结了一整套矿产地质勘探理论和方法，建立了完备的固、液、气矿产资源勘查标准化规范体系，可针对不同矿种、不同地形地物条件，合理选择地质填图、山地工程、高分辨率遥感、物探、钻探、化验测试等勘查手段，科学布置各项勘探工程，综合分析研究各类地质信息，编制地质勘查报告。面对如今的矿山信息化、数据化、智能化开采需求，原有勘查体系通过“人工智能+”能更高效地满足需求。

“人工智能+”地质勘查将解决精准化找矿基础理论与精细化地质勘查问题。以煤炭为例，经过全国四次资源潜力评价，基本完成了1000米以浅煤盆地的煤炭资源找矿工作。未来，中深部资源找矿论亟须以“人工智能”“地质大数据”为基础的地质历史、沉积环境、成矿规律等综合大模型分析，构建基于“人工智能”的成矿、聚矿、构造控矿等理论基础。另一方面，为满足中深部复杂地质、采矿条件矿井，现代化智慧矿井的建设、开采、灾害防治需求，要解决精确找矿、精细勘查与评价地质条件、地质信息实时精确获取与预测等问题，需要以地质大数据为基础的人工智能大模型来实现。

 

 

“人工智能+”地质勘查将解决勘查设备数智化升级问题。我国在已有的勘查技术理论与方法引领下，具备了勘查装备生产、应用成套技术体系，在遥感、钻探、物探、化探等基础勘查装备方面，设备生产与研发基本满足了国内地质勘查工作基本需求，但是在超深部矿产勘查设备智能化、高精度地质数据收集与解译软件研发等方面，与国外相比还存在差距，亟须引入“人工智能+”提升勘查设备地质数据自动化收集、智能化解译能力。

“人工智能+”地质勘查将解决勘查成果数据化共享与深度挖掘不足问题。我国历史上积累的大量地勘成果资料，缺乏广泛的数据共享与深度挖掘，大量地质成果未集成应用，难以发挥数据价值。例如，煤系中存在大量煤层气、铝、铁等大宗矿产，以及锗、镓等稀有战略性矿产，传统的煤炭资源勘查成果长期围绕煤炭资源量展开，煤系矿产分析评价不足，亟须从“大地质”的视角构建一体化矿产大地质模型，引领地质找矿与地质成果共享应用。

 

 

“人工智能+”有利于推动地勘行业新质生产力形成，解决地勘行业劳动密集、成本高的难题。“人工智能+”地质大模型建设需解决数据指标统一性及地质过程重塑问题。地质勘查的根本目的是解决找矿、采矿问题，地质大模型需紧密围绕找矿、采矿的基本需求与根本任务，然而矿种、矿床成因、开采方式等具有一定的不可复制性，需从大区域、长地质周期等时间与空间跨度，全要素、全过程精细表征地质历史演化，重塑区域内全矿种的地质成矿过程，通过地质历史溯源解决不同矿种之间在矿床成因、赋存规律等方面的共性问题，构建具有同一地质尺度的基础模型，支撑研究时间尺度跨越整个地质年代，横向空间尺度跨越不同地质时期区域板块运动，纵向空间尺度从地壳、地幔，甚至延伸至地核。

“人工智能+”地质大模型建设需解决数据一致性表征问题。“人工智能+”的地质大模型需大量可信的训练数据作为模型的训练支撑，是模型深度学习，建立找矿算法的基础，地质数据越多、越完整、质量越高，地质模型推断的结论越可靠。“人工智能+”地质大模型建设需建立起全地质要素表征一致的结构性数据体，解决地质数据来源于遥感、钻探、物探等不同地质勘查手段获取的多元化数据问题，解决非结构数据、结构数据之间的地质逻辑，保证地质数据表征一致性。

 

 

“人工智能+”地质大模型建设需解决地质逻辑数据表达问题。地质勘查对专业性、实践性均有较高要求，地质工程师的地质逻辑推理、演化分析形成地质成果，其过程与成果具有数据类型多元化、数据非结构化、成果多解性等特性，难以完全充分构建以计算机程序语言为基础的逻辑数据表达。“人工智能+”地质大模型建设需要解决地质逻辑与计算机程序语言对接，全种类矿产的矿床成因的地质思维精细化数字表达等难题。

“人工智能+”地质大模型建设需解决地质数据开源共享问题。我国矿产资源种类繁多，尚缺乏不同矿种之间的地质成果数据共享机制。“人工智能+”地质大模型建设需解决地质数据碎片化问题，建立地质数据开源共享机制，构建“大地质”观的地质共享数据体，支撑建立更具泛化能力、囊括更多矿种的“人工智能+”地质模型。

未来，在全新的人工智能技术赋能下，地质勘查将统筹找矿与采矿全过程精细勘查、精密表征、精准评价、精确开采，建立起服务于矿产资源全生命周期的智能地质保障体系。

 

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编辑：张希阳

校对：张     凡

审核：陈   萍

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