AI丨尹世滔，肖克炎等：一种基于人工智能的地质矿产勘查软件系统

知自然

作者

基于人工智能的地质矿产勘查软件系统开发与应用

尹世滔^1,2，李楠¹，肖克炎¹，宋相龙¹，孙莉¹，阴江宁¹，范建福¹

1 中国地质科学院矿产资源研究所

2 中国地质大学(北京)

第一作者：尹世滔，博士研究生，主要从事矿产资源定量预测评价等方面的研究工作。

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通讯作者：肖克炎博士，研究员，主要从事矿产资源潜力评价和深部成矿预测方面研究。

导读：

在当前保障国家能源安全和推进新一轮找矿突破战略行动的大背景下，结合人工智能技术的地质勘查领域软件开发和应用具有重要的战略意义。本文总结了大数据挖掘技术在地质矿产勘查中的应用及相关软件系统的研究现状，并以“探矿者”地质矿产勘查软件系统为例进行了详细介绍。

探矿者软件系统是一种功能强大、使用便捷且高效的矿产勘查工具。该软件系统采用模块化设计，涵盖空间数据管理、地质勘查计算机制图、三维地质建模、资源量估算和三维立体预测五大功能模块。五大模块协同工作，能够显著提升地质工作者的效率和矿产资源评价的准确性。

探矿者软件研发充分借鉴了国内外现有软件的优点，并通过集成人工智能技术实现了关键突破。特别是智能预测模块引入了卷积神经网络（CNN），能够挖掘多源地质数据的非线性特征，提供高效且精准的资源潜力预测；结合先进的可视化技术，支持实时交互和动态更新。

探矿者软件已在全国多地应用，取得了显著的找矿成果。在内蒙古浩尧尔忽洞金矿圈定的深部预测靶区和外围找矿靶区，钻探验证发现了厚大的金矿化带，找矿成效突出。

随着人工智能、大数据等技术的持续进步，未来包括“探矿者”在内的地质矿产勘查软件系统将朝着智能化方向不断发展，持续增强系统性能，扩大在地质勘查领域的推广应用，可为新一轮找矿突破战略行动提供有力支撑。

基金项目：国家重点研发计划项目资助（编号：2023YFC2906403）；自然资源部中国地质调查局地质调查项目资助（编号：DD20243233）；国家自然科学基金项目资助（编号：42272347）。

说明：参考文献以原文为准，本推文未作详细标注。

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0 引言

1 人工智能在地质矿产勘查中的应用现状

2 地质矿产勘查软件系统研究现状

3 地质矿产勘查软件系统开发与应用

4 地质矿产勘查软件系统智能化发展

4.1 数据管理智能化

4.2 三维建模智能化

4.3 数据分析智能化

4.4 可视化工具智能化

5 结语

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0 引言

矿产资源作为国家经济发展的基础，其不可再生性决定了高效勘查与合理利用的重大意义。随着工业化和城市化的快速推进，我国对矿产资源的需求不断增加。然而，传统勘查手段面临效率低下、数据处理滞后等诸多瓶颈，已难以满足现代复杂矿产评价的需求。在国家能源安全保障和新一轮找矿突破战略行动的背景下，提升勘查信息化水平、研发先进的软件系统已成为迫切任务。

地质勘查软件系统作为现代地质勘探的重要工具，需集成多种前沿技术，以应对多源数据管理、复杂地质体建模、精准数据分析及可视化展示等挑战。其核心目标是通过高效、准确的作业流程，帮助地质工作者深入理解地质结构和矿产分布规律，从而为保障能源安全和推进新一轮找矿突破战略行动提供有力支持。本文以探矿者软件为例，系统介绍基于人工智能的地质矿产勘查软件系统开发与应用现状。该软件集成了多源地学数据的高效管理、复杂地质体的三维建模、丰富的数据分析方法和直观的可视化工具，借助先进的算法和模型，为地质工作者提供了功能强大且易于操作的技术支持，显著提升了矿产资源勘查的效率与准确性。

随着人工智能、大数据等技术的持续进步，未来包括“探矿者”在内的地质矿产勘查软件系统将朝着智能化方向继续发展，进一步增强系统性能，提供更为高效、精确的工具，推动地质勘查领域的发展，为保障国家能源安全及新一轮找矿突破战略的顺利实施提供有力支撑。

1 人工智能在地质矿产勘查中的应用现状

作为新一轮科技革命和产业变革的驱动力量，人工智能被视为人类最神奇、最伟大的发明之一，正深刻改变生产方式与生活方式，引领社会迈入人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。人工智能在各个领域都产生了深远的影响，在矿产资源勘查领域也不例外。数据处理与分析是提升地质找矿技术效率和准确性的关键环节。优化这一策略需要利用先进的数据处理软件和分析方法，将收集到的地质数据、地球物理数据和地球化学数据进行整合与深入挖掘。在这一过程中，采用的技术可以包括但不限于多元统计分析、地质统计学方法和三维地质建模等，这些方法有助于揭示数据之间的复杂关联和地质现象的深层次规律。通过对勘探数据进行高质量的处理和分析，能够更准确地识别矿化指示和预测矿体的位置，减少不确定性，从而提高勘探成功率。此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，利用这些技术进行数据分析，可以进一步提炼信息，预测矿产赋存的可能性，优化勘探目标区的选择，降低勘探风险。基于AI 的找矿技术，无论是数据处理能力，还是知识经验总结能力，都具有超越人类的巨大潜力。

国内外利用AI 大数据方法开展智能找矿工作已取得一定进展。KoBold Metals 公司运用AI 技术在赞比亚名古姆巴铜钴矿项目（Mingomba）上发现了巨型铜矿储量；Earth AI 公司和传奇矿产（Legacy Minerals）公司利用人工智能技术来处理大量数据以提高勘查效率，并降低成本。在国际上类似这样利用AI 大数据方法开展智能找矿工作的初创公司已有近百家。在国内也有类似的研究和成果，中国地质科学院矿产资源研究所及合作单位在山东、甘肃、内蒙古等地运用大数据技术也取得了找矿突破。同时，由于地球具有漫长的演化历史，成矿作用更是一种复杂的地质过程，世界上没有完全相同的两个矿床。现阶段，AI 找矿还处于起步阶段，距离大规模的成熟应用还有一定距离，需要突破诸多技术难题。如深部地质信息难以探测、指示成矿的弱信息难以提取、数据管理缺乏隐私和安全性、无法在地质勘查全流程发挥作用、不具备在空白区开展找矿工作及发现新类型矿种的能力。但随着AI 技术更加先进，地球探测技术更加精准，与地质矿产领域结合的更加紧密，相信在不久的将来，AI 找矿将会为矿产勘查行业带来颠覆性变化。因此，应理性看待AI 在矿产勘探中的应用。

2 地质矿产勘查软件系统研究现状

随着计算机技术和科学计算的快速发展，地质矿产勘查领域的应用也在不断深化。地质勘查软件的研究始于20 世纪60 年代，早期主要集中在二维地质数据的处理与分析；进入80 年代后，随着三维建模和计算机图形技术的突破，科学计算可视化技术（Scientific Visualization）逐渐成为地质矿产勘查的重要组成部分，极大提升了勘查数据的处理能力与决策效率。地理信息系统（GIS）作为地质勘查的重要工具，起源于20 世纪60 年代，并在70 年代和80 年代得到了广泛应用。GIS 通过将地理空间数据与属性数据结合，能够实现复杂空间数据的存储、分析与可视化。随着计算机硬件的不断进步，GIS 技术逐渐向三维发展，并扩展到矿产资源勘查与预测领域。三维GIS 技术为地质勘查提供了更为直观和准确的空间数据表达方式，特别是在三维地质建模和地下信息预测方面，具有巨大的应用潜力。三维矿产勘查软件的发展可追溯到1973 年英国剑桥大学的Build 系统和日本北海道大学的TIPS 系统。随着计算机性能的提升，三维矿山模型逐渐成为矿产勘查的重要工具。例如，澳大利亚的Vulcan、法国的GOCAD 等三维建模软件在矿产勘查中得到了广泛应用，能够实现矿区的三维建模、资源评估、采矿规划及地质构造分析等功能。

目前，全球矿产勘查领域的三维建模软件种类繁多，功能各异。Surpac、Micromine、GOCAD 等软件在勘探、资源估算、矿山设计和可视化方面具有较强的实践应用价值。Surpac 在钻孔数据分析与可视化、地下地质对象的栅格化和网格化方面表现突出；Micromine 则通过模块化设计，提供多层数据叠加显示、资源评估及采矿设计等功能；而GOCAD 则侧重于复杂地质体的建模和数据插值，特别是在地震射线追踪和储层建模方面具有独特优势。在国内，GIS 技术的应用起步较晚，但进展迅速。20 世纪80年代起，中国地质大学、北京大学等机构开始研发地质矿产资源勘查软件，如MapGIS 和GeoDAS 等，结合了GIS 与地质勘查的需求，已在矿产资源定量预测和勘查靶区圈定等方面取得了显著成果。近年来，随着国产GIS 技术的不断成熟，国内软件逐步在大数据管理、空间分析及三维模拟等领域取得突破，部分应用已达到国际先进水平。

然而，尽管地质矿产勘查软件在各方面取得了重要进展，但仍面临数据集成、模型精度、计算性能等方面的挑战。首先，许多软件在数据管理方面支持的格式较为单一，难以适应实际勘查过程中多种数据源的需求。其次，在三维建模方面，现有软件的建模精度和速度有待提升，尤其是在处理复杂地质体时，往往需要耗费大量时间和计算资源。再次，数据分析方法的集成度不高，很多软件仅支持传统的统计分析方法，缺乏对现代机器学习算法的支持。最后，虽然可视化工具的发展已经有了很大进步，但仍然存在交互性和可操作性不足的问题。

针对这些问题，探矿者软件系统通过集成人工智能技术，实现了关键突破。首先，在数据集成方面，软件支持多种地质数据格式的快速导入与管理，显著提升数据兼容性和处理效率。其次，在三维建模方面，探矿者软件采用遗传算法和径向基函数算法，不仅提高了建模精度，还大幅缩短了复杂地质体建模的计算时间。再次，智能预测模块引入了卷积神经网络（CNN），能够挖掘多源地质数据的非线性特征，提供高效且精准的资源潜力预测。最后，软件结合先进的可视化技术，支持实时交互和动态更新，为用户提供了更加直观和便捷的操作体验。这些创新使探矿者软件在应对传统挑战的同时，推动了地质矿产勘查软件向智能化和高效化的方向发展。

3 地质矿产勘查软件系统开发与应用

以探矿者软件系统为例（图1和图2），详细介绍我国地质矿产勘查软件系统的开发与应用过程。

图1 探矿者软件用户界面

图2 探矿者软件功能模块

在开发过程中，探矿者软件充分借鉴了国内外现有软件的优点，并针对其不足之处进行了有效的改进和创新。该软件系统由四个层次组成：首先是基础层，主要包括数据驱动和可视化引擎；其次是接口层，主要负责处理多元化和异构数据的复杂信息分析，采用高内聚、低耦合的架构，确保系统具备良好的伸缩性和可进化性；再次是功能层，包括空间数据管理、地质勘查计算机制图、三维地质建模、资源量估算和三维立体预测等功能；最后是用户界面（UI），涉及交互操作、树形文件管理、菜单栏、工具条等内容。探矿者软件不仅具备了对原始勘探资料和地质编录成果的数字化管理能力，还能够有效管理、分析，以及二维-三维可视化表达多元地质勘探数据，构建理想的立体勘探辅助决策模型，科学计算矿床资源储量，并实现储量动态管理和计算机辅助制图。此外，系统还能够支持深部矿产综合信息定量预测的业务流。以基础地质资料为数据基础，结合成矿规律作为找矿的地质理论指导，软件能够在地质数据模型上进行有效的找矿分析，进而实现多元-多维海量数据的管理与可视化，构建预测要素的三维建模，基于数理模型构建异常空间，并实现预测变量的集成融合与可视化等功能。

探矿者软件是一款集成多种先进技术的矿产资源勘查工具，采用模块化设计，主要包括空间数据管理、地质勘查计算机制图、三维地质建模、资源量估算和三维立体预测五个功能模块，通过结合人工智能技术满足实际矿产勘查工作的需求。这些模块共同构成了一个全面、系统的矿产勘查解决方案，极大地提高了地质工作者的工作效率与矿产资源评价的准确性。在实际应用中，探矿者软件展现出了显著的优势。在地质勘查制图过程中，软件能够生成高精度的地质图和剖面图，直观的可视化效果帮助地质工作者更好地理解和展示地质信息，从而提高了地质报告的质量和可信度。通过矿区的三维地质建模，地质工作者能够准确展示地质体的空间分布及矿体的形态特征，为后续的矿产资源评价和开采提供了重要依据。利用资源量估算模块，软件能够精确估算矿体的资源量，为矿山设计与开发提供科学依据。通过三维立体预测模块，能够准确定位成矿的有利部位，为矿区深边部的找矿勘探提供科学且可靠的参考建议。

目前，探矿者软件已在全国多地开展了广泛应用。在内蒙古浩尧尔忽洞金矿，构建了矿体、断裂、脆韧性剪切带（反演）、黑色岩系围岩、侵入岩体（反演）、16 个地球化学元素、黑云母、蒙脱石等蚀变矿物（高光谱遥感）的三维模型共计30 余个，圈定了4个深部预测靶区和1 个外围找矿靶区。2023 年，矿山企业对其中东矿段西部找矿靶区（93 线～96 线）开展钻探验证发现金矿体，单钻孔揭露矿体累计真厚度40～51 m，平均品位0.53～0.82 g/t，找矿效果显著。

4 地质矿产勘查软件系统智能化发展

大数据与人工智能正在深刻改变人类的认知方式和研究思维，作为数据密集型学科的矿产勘查工作正面临着前所未有的变革与创新发展机遇，这不仅使其成为国际竞争的热点领域，也为我国在该领域的技术突破和全球竞争力提供了巨大潜力。包括探矿者软件在内的地质勘查领域的软件系统，正朝着智能化发展方向迈进。

4.1 数据管理智能化

随着勘查数据量的巨增和数据来源的多样化，传统的数据管理方法逐渐暴露出效率低下和准确性不足的问题。智能化的数据管理通过机器学习算法，能够自动对多源异构数据进行分类、整理和归档，有效提升数据的处理效率与精度。智能化数据管理不仅能够对海量数据进行实时监控和质量评估，还能快速识别潜在数据问题，如缺失、噪声或异常值，及时进行数据清洗和修正，从而确保数据的完整性、一致性和可靠性。这种智能化的方式使得地质勘查过程中数据的可用性大大提高，为后续分析和决策提供了更为坚实的数据基础。

4.2 三维建模智能化

三维建模在矿产勘查中扮演着至关重要的角色，尤其是在复杂地质体的勘探中，精确的建模能够直接影响矿产资源的估算与开发方案的制定。传统的三维建模方法往往依赖人工经验和大量的手工操作，效率较低，且精度有限。借助深度学习算法，地质体的三维建模能够实现自动化和智能化。通过对大量地质数据的学习，深度学习模型能够从中提取出有用的特征并生成更加精确的三维地质模型，极大提升建模的精度和速度。此外，这些智能化建模系统能够根据不同的地质条件和勘查需求，灵活调整建模策略，为深部矿产资源的勘探提供更加科学、准确的地质模型。

4.3 数据分析智能化

随着地质数据的日益复杂，传统的分析方法已经难以满足需求。现代地质勘查依赖机器学习和深度学习算法，通过对大量历史数据的学习和分析，从中挖掘出更多的有效信息。这些智能化算法能够在数据中识别潜在的模式和规律，为矿产资源的评估与预测提供更加精准的依据。例如，通过神经网络算法，地质工作者能够对矿体资源量进行高精度预测，不仅提高了资源量估算的准确性，还增加了评估的可靠性。在此基础上，聚类算法被应用于地质数据的分类，可以帮助勘查人员更清晰地理解和分析不同地质区块的特征，发现潜在的矿产资源区。这种基于智能化分析的手段，能够有效提升数据解读的深度和广度，为决策提供更加科学的依据。

4.4 可视化工具智能化

随着地质勘查技术的不断进步，智能化可视化工具在地质数据的展示与分析中发挥着越来越重要的作用。为了提高可视化工具的交互性和操作便捷性，开发者不断创新，探索更为智能的交互方式。例如，手势识别、语音控制等新型交互技术已经开始被引入到地质勘查软件中，使得地质工作者能够更加便捷地操作可视化界面，进一步提升工作效率和使用体验。同时，智能算法也能够对可视化数据进行动态调整和优化，在不同的地质情境下自动优化视图设置，以展示地质数据的细微变化和规律，使地质工作者能够更直观、清晰地观察地质数据的变化趋势。这种智能化的可视化不仅提升了地质勘查的精度，还极大提高了地质信息交流的效率。

5 结语

在当前保障国家能源安全和推进新一轮找矿突破战略行动的大背景下，结合人工智能技术的地质勘查领域软件开发具有极其重要的战略意义。探矿者软件系统为地质工作者提供了一个功能强大且使用便捷的工具，使其能够更高效地处理和分析地质数据，从而提高勘查效率和精度，为国家能源安全和新一轮找矿突破战略行动提供了坚实的技术保障，推动人工智能在地质矿产领域更广泛的应用。

展望未来，随着科技的持续进步，包括探矿者在内的地质勘查领域软件将朝着智能化方向迅猛发展，进一步提升地质勘查软件的性能，为地质工作者提供更加高效、准确的工具，从而推动地质勘查领域的智能化变革，为保障国家能源安全和实现新一轮找矿突破战略行动目标奠定更加坚实的基础，对整个地质勘查行业的可持续发展产生深远而积极的影响。

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