数智时代沉积学问题之思考

摘要

数智时代背景下，人工智能、大数据等颠覆性技术正驱动沉积学经历第4次研究范式转型。这场转型深刻重塑了学科研究理念与方法体系，不仅关乎沉积学自身理论技术革新，更紧扣国家能源安全、生态环境治理等重大战略需求。为厘清学科发展脉络、明确核心挑战与迎变路径，作者系统梳理沉积学数智化演进、问题类型、技术革新及应用拓展。研究表明，沉积学数智化可分为萌芽与探索期、机器学习兴起期等4个发展时期，其本质是从经验驱动向数据与知识协同驱动转变；借鉴自然科学4大问题类型，沉积学面临灵魂之问、奥秘之问等核心命题，“物-坡”耦合、陆相储集层非均质性等是沉积地质研究的关键突破点。当前，人工智能在沉积学应用中仍存在方法论冲突、数据碎片化、理论滞后等挑战，对此，学科自身需主动打破传统思维定式，摒弃跟随性研究与概念堆砌，树立“理论—技术—数据”融合的全新思维，积极调整发展策略以主动迎接智能化转型。其中，AI大数据模型的部署与优化是数智化转型的核心关键，其重点在于“落地应用、实时监控、持续迭代”全过程，通过模型落地适配现场实际需求、实时监控规避数据漂移隐患、结合新数据持续迭代优化，让AI技术真正服务于学科核心研究。作者提出，唯有立足沉积学学科本体，强化AI模型部署与优化，深度融合人工智能与沉积动力学机制，构建“数据—模拟—验证”闭环，深化学科交叉、拓展深地深海勘探、碳中和等新兴领域应用，推动新质油气的发展，才能推动沉积学从“分析解释”向“模拟生成”跨越，实现更精准、更可预测的高质量发展，从而为国家能源安全与生态文明建设提供坚实科学支撑。

关键词

沉积学 / 数智时代 / 研究范式转型 / AI(人工智能) / 数据碎片化 / 学科交叉