矿产勘查知识图谱——研究进展、关键问题与未来展望

摘要

随着大数据与人工智能在地球科学中的广泛应用，知识图谱逐渐成为整合多源地学数据、显式表述成矿过程并支撑找矿靶区预测的重要手段。矿产勘查作为高度依赖因果链推理与专家经验的复杂任务，亟需面向成矿过程的可计算知识表达与推理框架。系统梳理了矿产勘查知识图谱的研究进展，围绕本体建模、语义融合与推理机制展开综述，并重点评述图神经网络在图结构表示与找矿靶区预测中的应用路径与挑战。知识图谱在因果链建模与可解释预测方面具有明显优势，但在统一语义本体、跨模态数据融合、模型可解释性与工程化部署等方面仍存在瓶颈。此外，当前研究仍严重依赖专.家经验，缺乏统一语义本体和稳健的跨模态融合框架，这在一定程度上限制了知识图谱在实际找矿中的广泛应用。面向未来，建议推进“知识-数据-模型”的深度耦合，探索符号逻辑、神经网络与大语言模型的协同推理，并构建面向矿产勘查的通用知识图谱与服务化平台。

关键词

矿产勘查 / 知识图谱 / 图神经网络 / 本体建模 / 知识推理