人工智能与大数据地球科学研究进展

周永章; 郭艳军

doi:10.13745/j.esf.sf.2026.2.79

地学前缘 ›› 2026, Vol. 33 ›› Issue (4) : 5 -12. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.79

人工智能与大数据地球科学研究进展

周永章, 郭艳军

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摘要

为纪念中国矿物岩石地球化学学会人工智能与大数据地球科学专业委员会成立十周年，《地学前缘》组织出版本专辑，展示该领域最新研究进展。专辑收录论文涵盖智能找矿、三维地质智能重建、机器学习与深度学习、地质本体与知识图谱、地质大数据分析及矿产资源评价预测等研究方向。在智能找矿方面，研究者提出了GoldMiner-AI全流程智能系统，构建了“数据与知识双驱动”智能找矿范式，实现了从二维到三维的原生晕建模突破；在三维地质重建方面，发展了多判别器注意力生成对抗网络、基于多模态大模型的构造地质图建模及自适应有限差分等方法；机器学习与深度学习在地震图像超分辨率重建、山火识别、地壳厚度预测等领域取得显著进展；地质本体与知识图谱研究构建了矿物知识图谱补全方法及树状知识结构驱动的知识图谱构建框架；地质大数据分析揭示了火山活动与恐龙演化的时空关联，建立了流体包裹体大数据集分析流程；矿产资源评价预测发展了基于AlphaEarth数据、KAN网络及集成学习的多种智能预测模型。本专辑展现了人工智能与大数据技术驱动地球科学范式变革的最新成果。