三维地质智能建模研究进展

摘要

高精度的三维地质建模是数字孪生技术快速发展的重要基础，为资源预测、工程规划和灾害防治等领域提供了关键支撑。传统三维地质建模方法多依靠人工交互，难以满足复杂地质环境下对精细结构表达和实时更新的需求。为突破这些局限，近年来引入的机器学习与深度学习为地质建模提供了新的智能化解决方案，有效提升了模型的自动化程度和复杂结构的表达能力。本文系统回顾了三维地质建模的发展历程，总结了半智能化、机器学习和深度学习三个发展阶段的技术特征；深入剖析了深度学习与不确定性分析、迁移学习、主成分分析及多点地质统计学等方法的融合方法。同时，针对现有方法在数据稀疏处理、计算复杂性、模型可解释性和实时更新能力方面存在的不足，提出未来的研究趋势与发展方向，包括多模态数据融合、地质知识嵌入、轻量化模型优化、不确定性量化和人工智能大语言模型等。随着智能化建模技术的不断进步，三维地质模型的精度、可靠性和适应性将持续提升，进一步推动地质领域的数字孪生技术应用与工程实践发展。

关键词

三维地质建模 / 数字孪生 / 深度学习 / 机器学习