地质知识与数据协同驱动的矿床智能预测大数据处理方法综述

摘要

随着浅部矿产资源日趋枯竭，矿产勘查目标持续向深部、覆盖区及地质条件复杂区转移，多源海量地学数据的高效处理与智能利用已成为制约矿产预测取得突破的核心瓶颈。本文系统梳理了面向矿床智能预测的大数据处理关键技术，提出“地质知识与数据协同驱动”的处理框架。该框架的核心在于3条可操作路径：(1)以成矿理论约束数据处理，将矿床成因认识作为先验条件，主动介入多源数据集成、质量控制与异常识别等关键环节，从源头保障处理结果的地质合理性；(2)以矿床机理指导特征构造，将“源-运-聚”成矿要素、蚀变分带模式、控矿构造特征等地质知识转化为可计算的定量特征变量，以显式地质语义替代算法的盲目规律搜索，赋予AI模型地质含义；(3)以地质知识约束样本构建，依据成矿系统过程模型划定地质可信的正负样本，校正勘查历史偏差，从训练数据源头保障模型所能学习到的成矿规律的地质真实性。本文结合闽西南夕卡岩型铁矿区域尺度二维预测和胶东三山岛金矿田矿区尺度三维深部预测2个典型案例，解析知识-数据协同驱动框架的具体实现路径及其相对于纯数据驱动方法的核心优势。进而以“核心问题—针对性对策—前沿趋势”的对应结构，探讨数据壁垒、样本不平衡、模型可解释性及物理-地质规律一致性等挑战的应对方向与发展趋势。本文的核心论点是：面向矿床智能预测的大数据处理质量突破，不在于预测算法的复杂化，而在于地质知识以何种深度与精准度融入数据处理全流程。

关键词

矿床大数据 / 人工智能 / 数据处理 / 矿产预测 / 多源数据融合 / 特征工程

基金资助

贵州省地质勘查资金项目“贵州省战略性新兴矿产成矿规律与找矿预测研究(2024-2)”