大数据和人工智能时代未来已来.大数据是一种解决问题的新思维，强调变量间的多维关联性，让数据“发声”，从而得到新的洞察和启发性的答案.人工智能是一种新的数据挖掘方法，具有强大的非线性建模能力，可深度挖掘数据，发现隐蔽规律.大数据人工智能驱动的矿产预测已经成为全球矿业科技竞争的制高点，正在重塑矿产勘查的研究范式.本文提出了大数据人工智能驱动的矿产预测的基本概念和主要组成，分析了智能认知、智能学习和智能决策的科学内涵、研究进展和关键科学与技术问题，指出三者是智能矿产预测的重要组成部分，分别对应实现地球系统与成矿系统、成矿系统与勘查系统，以及勘查系统与评价系统的关联.未来，大数据人工智能驱动的矿产预测要重视找矿大数据构建、地质约束矿产预测人工智能新算法、图像处理大算力、创新性复合人才培养等方面.

矿产资源是国家经济安全与工业化发展的关键保障.随着浅部资源的日益枯竭，在矿山深部寻找可接替资源已成为保障资源安全的必然选择.然而，深部找矿面临位置深、直接信息少、间接信息弱等问题，亟须突破矿床深部结构不清、深部控矿规律隐蔽、深部矿体空间定位难度大等关键技术难题，传统矿产资源定量预测方法难以满足深部矿体三维空间精准定位需求.为此，本文系统阐述了深部矿产三维智能预测理论与方法及其挑战.该理论与方法以成矿系统和数据科学理论为指导，初步突破了“矿床深部三维结构重建的地质‒地球物理‒地球化学约束”、“矿床深部三维结构对矿化空间定位的控制机制”两大关键科学问题，形成了“地质解析‒精细建模‒三维分析‒智能预测”方法框架，建立了以矿床深部结构三维精细重建、深部结构几何‒物质分析、深部矿体三维定位智能预测为核心的理论方法与技术体系.其核心技术包括：（1）基于多源异构数据同化与贝叶斯推断的矿床深部三维结构精细重建；（2）融合多级构造样式与成矿过程模拟的三维结构几何‒物质成矿信息智能提取；（3）应用深度神经网络、域自适应及多模态学习等人工智能技术的深部矿体三维智能定位预测.这一理论方法初步实现了深部结构重建的自动化、控矿规律表征的定量化与矿体定位预测的智能化，并在我国胶东、金川等重要矿集区/矿区的深部找矿实践中取得显著成效.本文最后从深部三维结构精细建模多源数据同化、空间结构‒成矿物质耦合成矿信息表征、大语言模型驱动深部矿体三维定位预测等视角探讨了深部矿产三维智能预测的未来挑战与发展方向，以期进一步促进深部找矿预测的深度智能化发展.

数值模拟方法为定量解析岩浆热液矿床的成矿过程提供了关键技术手段，对揭示控矿机理与指导成矿预测研究具有重要意义.近年来，伴随计算地球科学的迅速发展，成矿过程数值模拟研究取得了显著进展，在多个层面为成矿预测提供了有力支撑.本文系统梳理了成矿过程数值模拟的基本理论与方法，综合评述了当前数值模拟在刻画成矿过程、解析控矿机理以及支撑成矿预测等方面的研究现状，并对数值模拟方法在未来成矿预测中的发展方向作出展望.未来研究将在力‒热‒化‒流全耦合模拟、高性能数值算法开发以及多元信息智能融合等方面持续深化，共同推动成矿预测向物理机制与数据协同驱动的新范式发展.

大数据人工智能驱动的矿产预测已成为矿产勘查的重要方向，但现有方法普遍存在泛化能力弱、迁移性差、可解释性不足等问题，难以实现跨区域应用.以“预训练-微调”为核心范式的大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出卓越的跨任务迁移能力和强泛化性，为突破上述瓶颈提供了可行路径.研发矿产预测大模型，对创新找矿范式、提升勘查效率具有重要探索价值，是智能矿产预测发展的新方向.本文聚焦大语言模型、视觉大模型及多模态大模型的技术特性，系统梳理了大模型的发展历程与构建流程.在此基础上，剖析了现有矿产预测大模型的技术路径与局限，探讨了面向矿产预测语言、视觉和多模态大模型的构建思路，分析了构建矿产预测大模型面临的挑战，为进一步研发矿产预测大模型提供参考.

随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，矿产预测正在经历一场由数据稀疏型向数据密集型的技术变革，成为矿产勘查和找矿突破的重要“科技引擎”.尽管人们在地质信息化的进程中已经积累了大量的地质矿产、地球物理、地球化学和遥感等多源异构工程探测数据，以及丰富的地质报告和文献资源，但如何高效整合并深度挖掘这些数据，以进一步优化矿产预测指标体系、构建高质量矿产预测数据集、提升预测精度，仍是当前研究亟待解决的关键问题.针对这些挑战，本文提出利用大模型和知识图谱技术，整合地球系统、成矿系统、勘查系统与预测评价系统的多层次、多维度知识信息，打造多系统耦合的矿产预测知识图谱，实现矿产预测指标体系的智能化构建.同时，基于大数据和人工智能技术，形成以地学探测数据智能挖掘、科学数据智能抽取和时空分析，以及数据智能反演和模拟为核心的多层次矿产预测数据体系.这一方法体系通过推动预测数据与预测指标的深度耦合，可有效提升预测结果的准确性和可靠性，为矿产勘查和找矿突破提供强有力的技术支持.

矿产勘查是护航国家资源安全与产业供应链稳定的基础性工作，作为矿产勘查的核心环节，矿产预测在大数据与人工智能技术的助推下已实现跨越式发展，成为地球科学中的热门研究领域，积累了大量的研究文献.本文采用文献计量学方法，以国际数学地球科学学会三本会刊在1969年至2025年间发表的935篇矿产预测主题论文为数据源，分析和探讨了矿产预测近五十多年的研究现状、发展轨迹与热点变迁.文献作者、机构和国别的统计结果表明，Carranza E.J.M.和左仁广分别以署名作者和第一/通讯作者的身份成为本领域最高产和高被引的学者，中国是矿产预测领域最大的论文产出国，中国地质大学（武汉）的发文量和总被引频次在全球机构中位居榜首，本研究领域的合作存在较强的地域导向性，高水平、常态化的国际协同研究网络尚未形成.根据关键词的热点变迁将矿产预测研究分为奠基期（1969-1990年）、发展期（1991-2010年）和繁荣期（2011-2025年），不同时期的主题任务和发展轨迹取决于该时代热门技术和算法的发展水平.奠基期是以矿产资源评价任务为主的阶段，对应了地质统计学（变异函数和克里金插值）热度遥遥领先的时期；发展期GIS技术的兴起和广泛应用助力了矿产预测逐渐替代矿产资源评价成为主流科学任务，而繁荣期机器学习算法的盛行则让矿产智能预测成为热度断档领先的研究主题.矿产预测研究最新的热点和发展趋势是从倚重单一高性能预测模型，转向对智能预测模型内部机制的深入探索与优化，利用前沿人工智能技术解决决策过程黑箱属性和样本稀缺等矿产预测的固有瓶颈问题.优越的深度学习算法近年来收获了最高的热度，但经典的浅层学习算法，如擅长处理高维数据及非线性问题的支持向量机和具有强大抗过拟合能力的随机森林，依然因其高度适配小样本矿产预测任务而成为繁荣期本领域学者的热门选择.本研究借助量化统计分析和可视化工具，不仅为理解矿产预测的学科发展脉络提供了宏观和全面的视角，也为把握本领域未来智能预测发展方向提供了参考.

热液成矿流体运移通道控制了热液流体的空间运移与汇聚成矿，三维重建流体通道对理解矿床成因、开展找矿预测至关重要.然而现有研究受限于采样成本高昂、研究方法定性和地质特征复杂，难以在矿床尺度重建成矿流体运移通道三维结构.本研究以胶东夏甸金矿床为研究对象，设计了一种知识‒数据协同驱动的流体通道三维重建方法框架.该框架基于矿床地质调查、勘查数据（例如钻孔、中段编录数据）确定流体通道识别标志，通过图卷积深度网络模型构建流体通道空间概率分布模型，基于马尔科夫链模型定量表征三维成矿流体运移通道.实验结果表明：（1）该模型在小样本数据条件下表现出优异的特征识别能力（AUC=0.956 9），推断的流体运移通道高概率区域与成矿流体流动认识相符；（2）夏甸金矿成矿流体来源于深部，沿招平断裂带向上呈分支扩散状运移；（3）主干流体通道分布主要受招平断裂深部产状变化控制，而密集发育的次级通道网络受次级断裂、节理、裂隙等构造控制，反映了流体运移、矿质沉淀的协同控矿作用.本研究为理解构造‒流体‒矿化耦合机制提供了新视角，揭示了夏甸金矿“主干通道运移‒分支末端沉淀”的流体流动模式，基于流体运移通道特征圈定了夏甸金矿深部2处成矿有利区.

三维成矿预测是深部隐伏矿产资源勘查重要的方法技术之一.近年来，以卷积神经网络为代表的深度学习方法在三维成矿预测信息融合方面取得一定研究进展，但受限于卷积神经网络的局部感受野，可能难以提取三维预测要素与矿化事实之间的长程依赖与全局关联，制约了深部隐伏矿体的预测精度.针对上述问题，本研究基于Vision Transformer（ViT）架构，构建了适用于三维地质体数据的3D-ViT模型.模型通过3D体素块嵌入模块和分离式三维位置编码，显式保留地质体的结构信息，借助多头自注意力机制构建全局感知场，以期建立岩体、地层、构造等多预测要素与矿化事实之间的跨尺度空间关联.在安徽省狮子山矿田的实例研究中，该模型成功预测了主要已知矿体，AUC值达到0.96，其准确率、召回率与F1分数均优于3D-CNN（Convolutional Neural Network）及传统机器学习模型，展现出良好的预测能力和预测精度.基于预测结果，研究最终在狮子山矿田深部圈定了4处找矿靶区，验证了该方法在复杂地质结构下捕捉隐蔽矿化信息的有效性与可靠性.本研究不仅拓展了ViT在地学三维数据中的应用范畴，也为深部矿产资源智能预测提供了具有全局感知能力的新方法，具备重要的勘查应用前景.

本文提出了一种融合因果推理与图注意力网络的三维成矿预测方法，旨在提升复杂地质环境下对深部隐伏矽卡岩型铜矿床的预测精度与效率.研究以长江中下游成矿带的安庆地区为例，基于地质图、钻孔资料和地球物理数据，采用显式与隐式相结合的建模方法，构建了涵盖地层、岩体、断层及矿体的高精度三维地质模型.在此基础上，利用基于非高斯假设的RESIT因果推理算法，对62类控矿要素进行分析，识别并构建因果图，最终筛选出14个核心控矿变量.随后，结合三维空间邻接关系构建预测数据集，并将因果结构引入GAT模型以进行矿化概率预测.对比实验结果表明，该方法在准确率、AUC值及成功率曲线等指标上均优于随机森林、支持向量机、图卷积网络和三维卷积网络等常用方法.基于该模型预测，本文圈定了四个与闪长岩侵入体及三叠系碳酸盐岩接触带密切相关的深部高潜力成矿靶区.研究成果表明，因果推理与深度图学习的结合不仅能够提升预测性能，还增强了模型的地质可解释性，为深部矿产资源勘查提供了一条新的技术路径.

针对深部矿体预测困难的问题，本研究以内蒙古毛登铜锡矿床为例，旨在建立一套融合成矿过程数值模拟与机器学习的三维矿产预测方法.本研究采用Flac^3D进行成矿过程的数值模拟，获取了控矿的物理场参数，如应力、温度和流体压力等；随后，结合这些物理结果与地质数据，利用XGBoost机器学习模型进行三维定量矿产预测.结果表明：该方法成功模拟了矿区的应力场、温度场和流体运移过程，XGBoost模型的AUC值达到了99.26%，表现出卓越的预测能力；通过SHAP分析，发现剪切应力、孔隙压力和温度是影响矿体分布的主要因素；预测结果与已知矿体高度重合，为矿体预测提供了可靠的依据，最终圈定出两处找矿靶区.研究证明，结合成矿过程数值模拟与机器学习的预测方法可以有效提高深部矿产资源的预测精度，为类似地区的矿产资源评估提供了新的技术思路.

为了解决金属矿山深部直接观测缺乏、间接观测不确定性高，深部构造难以精细化三维重建的问题，利用先验知识弥补数据缺陷，研发了深度卡尔曼滤波法.基于卡尔曼滤波的思想，将由浅部到深部的断层三维建模视为“时序预测”问题：（1）结合浅部断层和产状约束，构建预测深部断层位置的状态方程；（2）借助物探推断数据和卷积网络代替观测，构建观测方程.通过融合预测和观测结果，实现深部断层位置的最优推断.该模型在夏甸金矿的应用表明：建模结果在深部钻孔揭露的断裂位置平均水平误差为6.17 m，精度较隐式建模方法提升91%~93%，能更准确反映深部断层的精细形态特征.基于重建的模型，在夏甸矿区深部圈定出四个成矿潜力区，可为后续资源勘查提供指导.

矿田尺度深部地质结构“透明化”是矿产勘查与成矿预测的核心，三维岩性建模是实现这一目标的关键技术.然而，当前矿田尺度三维岩性建模主要依赖效率较低的显式建模方法，难以满足多阶段矿产勘查和矿山实时生产的需求，因此亟须研发高精度、高效率的三维岩性隐式建模方法.针对上述问题，本研究以三维卷积神经网络（3D Convolutional Neural Network，3D CNN）为基础，融合卷积注意力机制（Convolutional Block Attention Module，CBAM）与自注意力机制（Self-Attention Module，SAM）构建混合注意力机制深度学习算法（Hybrid Attentional Mechanism deep learning model，HAM），并基于该算法挖掘多源地质‒地球物理数据中的深层次特征，确定建模所需地质体边界，实现既能捕捉局部上下文、又能表征全局上下文的三维岩性隐式建模方法.为验证HAM算法有效性，本研究选择胶东半岛焦家金矿田作为研究区，开展对比实验与消融实验.结果表明，相较于随机森林（Random Forest，RF）和3D CNN等基线算法，本次研究提出的HAM算法在三维岩性建模的准确率、宏平均精确率、召回率、宏平均F1分数和混淆矩阵上表现出显著优势，对推动深部找矿和矿山生产具有重要意义.

斑岩型矿床在全球范围内广泛分布，其成矿机制具有重要的科研价值.成矿过程数值模拟方法是研究岩浆‒热液成矿系统的重要方法，该方法能够定量、连续分析成矿作用过程，为矿化/蚀变时空分布、成矿流体迁移‒演化等问题提供解答.本研究建立了斑岩型矿床简单几何模型，并基于该模型开展了成矿过程多物理场（热‒流‒化‒质）耦合数值模拟研究.结果表明，在成矿模拟研究中使用简单几何模型具有可行性，对深部找矿靶区预测、解释大型‒超大型斑岩型矿床成因具有一定的启示意义；该方法不仅可以用来计算矿化空间分布并实现深部找矿预测，还可以通过不同的矿化分布形式来反推成矿时期的构造环境，从而更深入地研究古成矿环境等问题；此外，简单模型具有计算量少、人为影响微弱、可信度高等特点，能够在一些特定的成矿理论问题研究中发挥重要作用.

当前地质找矿领域的大语言模型应用面临着专业知识不足、数据隐私安全和模型幻觉等问题，同时大语言模型在地质找矿领域应用中仍缺乏高效快捷的知识推荐手段.本研究提出了知识图谱与检索增强生成相结合的KG-RAG（Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation）框架，以大语言模型为工具，在地质本体约束下实现了地质找矿知识图谱的自动化抽取和结构化表达，同时利用知识图谱的多跳检索算法实现检索内容的深度与广度优化，构建了地质找矿智能知识问答模型.实验结果表明：在知识图谱构建任务中，KG-RAG的准确率、召回率和可信度（F1分数）分别为0.807、0.833和0.819，相比大语言基模型GLM4-9B的直接知识抽取，分别取得了约50%、8%和29%的提升；在问答任务中，KG-RAG召回率和准确率分别为0.917和0.88，相比文档向量检索增强生成方法分别取得了约24%和22%的提升.KG-RAG在知识图谱构建与智能问答两方面均表现出了较好的性能，能够有效从地质资料中进行地质找矿知识收集与表达，支持地质工作者的地质调查与找矿预测工作，本研究为大语言模型与知识图谱的联合应用提供了借鉴.

以大语言模型为代表的新一代人工智能技术为地学知识的结构化表达与智能推理提供了新机遇.针对地质领域知识体系复杂，非结构化文本语义分散、难以再利用和可视化的问题，本文以华南稀有金属矿床为研究对象，提出了一种融合矿床成因与找矿标志的统一知识图谱构建策略.研究基于DeepSeek R1-32B大语言模型与提示词工程，从大量地质文献中自动抽取并构建了涵盖Li、Be、Nb、Ta等关键稀有矿种的知识图谱.知识图谱及其拓展性分析的结果表明，华南稀有金属成矿与印支期、燕山期岩浆活动密切相关，具有显著的高分异与岩浆热液作用特征；稀有金属元素呈现Li-Be-Nb-Ta-W-Sn的组合异常.综上所述，基于大语言模型构建的知识图谱揭示了华南稀有金属成矿的多阶段成矿机制，阐明了稀有金属矿床在地球化学异常、构造控制及蚀变分带方面的内在联系，为华南及邻区的稀有金属勘查提供了智能化研究方案.

针对地质勘查领域海量非结构化数据难以被有效利用以及通用大模型存在“事实幻觉”与专业逻辑匮乏等问题，本文提出了一种融合知识图谱（KG）与检索增强生成（RAG）的垂直领域智能知识挖掘框架，并以中国黔西南与美国内华达地区的卡林型金矿成矿规律总结和对比研究为例进行了验证.首先，构建了基于本地化部署DeepSeek-32B的RAG智能问答系统，通过向量检索与生成式阅读理解，实现了专业知识的精准溯源与高可信问答.其次，利用大模型监督微调（SFT）技术，从数百份多源异构地质资料中高效构建了系统涵盖地层构造、蚀变矿物及控矿要素的跨区域成矿知识图谱.实验结果表明，该系统在客观准确性上显著优于GPT-4o，在主观生成上具备高忠实度与完全可溯源性，有效解决了幻觉问题.基于图谱拓扑学的分析不仅定量揭示了两地成矿的宏观异同，还量化了从矿石实体、蚀变组合到地球化学元素异常的级联指示路径，证实了其发现隐性找矿线索的能力.该研究实现了从非结构化文本到结构化知识的智能转化与深度挖掘，为解决地学领域“海量数据、知识饥饿”困境提供了新的技术路径.

为解决矿产勘查场景下通用大语言模型领域语料稀缺、领域术语覆盖与语体适配不足、事实性幻觉突出的问题，构建约2 500万token规模的领域语料库，在此基础上提出课程式持续预训练策略，按术语、机制、案例三阶段组织训练数据，并配合渐进式Transformer block解冻与学习率调度，对Qwen3-1.7B进行持续预训练以实现分阶段领域适配，得到面向矿产勘查场景的大语言模型Geo-MineLLM；推理阶段集成Hybrid RAG，以混合检索与证据约束生成提升事实一致性.人工评估表明，Geo-MineLLM相较基座模型与同系列更大参数规模的模型能显著提升领域问答表现；集成Hybrid RAG后，综合领域问答表现接近GPT-4.1.该训练、推理一体化方案为矿产勘查领域大模型构建与可靠问答提供了轻量化路径.

为深化对江南造山带金矿成矿规律的理解，进一步评估找矿潜力.本文以江南造山带及其邻区的金矿为研究对象，引入知识图谱技术，采用自上而下方法构建金矿领域知识模型，并综合利用深度学习与大语言模型构建金矿成矿‒勘查知识图谱；基于该知识图谱开展金矿社区聚类分析与Jaccard相似性评价，系统分析矿床聚集性特征.构建了含28类实体类型、10种语义关系类型的金矿领域知识模型，由此生成的知识图谱涵盖区域内60个代表性矿床，包含2 212条实体及5 497条语义关系.社区聚类分析成功提取了“蚀变‒矿物‒地层”等关键控矿要素组合及成矿规律；Jaccard系数分析显示，水口山、黄金洞金矿与世界大型‒超大型矿床具有高度相似性，揭示出两矿床具有巨大的深部及外围找矿潜力.

近年来，随着高光谱卫星影像的发展，以及机器学习领域的技术突破，高光谱影像已在成矿预测领域取得众多成功应用.然而，传统的机器学习方法较多仅应用在高光谱数据上，往往忽视了地质成矿的复杂性，没有注意到地质领域信息对成矿的重要性.针对传统高光谱找矿中地质信息缺失的问题，本文将传统的高光谱数据与岩体、断层位置这类地质信息相结合，创建高光谱‒地质信息39通道综合数据集，同时对GCN（图卷积神经网络）模型进行改进，在网络中加入残差连接模块，同时对残差连接模块和卷积层进行批量化归一操作，加强训练效果.使用资源一号02D卫星（ZY-1 02D）高光谱数据对大红柳滩地区进行实验.结果表明，改进后的GCN模型对研究区内含矿花岗伟晶岩具有较高的识别精度.相比原始GCN网络、卷积神经网络模型和支持向量机模型，准确率分别提高了7、22和27个百分点，实现了高光谱遥感影像中锂铍矿化花岗伟晶岩的高精度自动化预测.

为实现基于卫星高光谱影像的锂含量空间分布制图以支持找矿工作，以富锂黏土岩的实测光谱、XRD（X-ray Diffraction）、锂含量及ZY1-02D高光谱影像为基础，采用多算法结合的技术路线，构建锂含量反演模型.通过ETNN（Ensemble Transformer Neural Network）回归算法建立定量反演模型，结合SSEE-SAM（Spatial Spectral Endmember Extraction-Spectral Angle Mapper）识别矿化露头，并采用CORAL（CORrelation Alignment）进行光谱域校正，然后应用最优模型生成锂含量空间分布图.训练集R²=0.93、RPD=3.91、RMSE=110.13，测试集R²=0.89、RPD=3.08、RMSE=183.04，表明模型具有较高准确性和较强拟合能力；野外验证集R²=0.75、RPD=2.02、RMSE=263.86，表明模型具有很强的泛化能力.相关系数表明锂与蒙脱石、绿泥石关系最为密切，重要性分析表明2 132~2 350 nm波段为反演模型的关键波段.本研究构建了一套从光谱到锂含量的反演技术体系，可为铜川地区及滇中盆地、黔中盆地黏土型锂矿找矿勘查提供技术支撑.

建立能兼顾多元素地球化学空谱特征、有效拟合数据复杂分布的检测模型，是识别异常区域的关键.针对新疆东昆仑高海拔深切割浅覆盖地区地球化学找矿异常提取难题，本研究提出一种空谱特征-空间关联双分支模型（Spatial-Spectral Feature and Global Spatial Correlation Network，SSGSNet），空谱特征分支基于ResNet残差块，融入双重注意力模块提取局部空谱特征；空间关联分支通过patch嵌入和自注意力机制挖掘全局空间关联特征.融入构造数据提高了地球化学综合异常找矿的准度，SHAP值也解释了模型中断裂的关键作用.实验结果表明，SSGSNet模型的AUC值达0.945 3，显著优于ResNet、ViT单模型和普通的空谱双分支模型.野外查证显示，遥西、巴什干克等4处高异常区均发现不同程度金矿化现象，证实该模型可有效解决复杂背景下地球化学异常信息提取难题，为覆盖区矿产勘探提供了可靠的技术支撑与靶区指导.

贵州西部萤石矿集区内新识别出的隐爆角砾岩型萤石矿具有巨大的找矿潜力.然而该类型萤石矿角砾状构造、热液蚀变等特征易与其他热液角砾岩型矿床或强烈构造改造的脉型矿床相混淆，如何准确识别研究区内隐爆角砾岩型和与盆地卤水相关热液填充型萤石矿是实现贵州省萤石矿找矿突破的关键科学问题之一.本文通过对系统收集的隐爆角砾岩型、与岩浆热液相关的热液充填型和与盆地卤水相关热液填充型三种成因类型萤石矿的稀土元素数据进行支持向量机和随机森林机器学习分类模型对比研究，并结合基于主成分分析的统计分析、降维可视化和稀土元素分离度评分体系定量评估进行综合研究.结果显示支持向量机构建的判别模型准确率与稳定性均显著优于随机森林，可以更加有效地判别这三种成因类型萤石矿，并识别出可用于区分三种成因类型萤石矿的关键元素精炼候选池，构建出了新的Tb/Dy-Sm/Yb、δCe-Sm/Yb、δCe-Sm/Tm、δEu-Sm/Lu判别图，后续实验也验证了该方法可以有效区分隐爆角砾岩型、与岩浆热液相关的热液充填型和与盆地卤水相关热液填充型萤石矿.

复杂地质结构建模在资源勘查、地下工程设计与地质灾害预测等领域具有重要意义. 生成对抗网络（GANs）在地质建模中展现出较强的非线性建模能力和模式迁移能力，但在处理复杂地质约束及精细结构重建时，其在建模精度、结构连通性及建模效率方面仍面临一些挑战. 针对上述问题，本文提出一种基于多尺度特征融合和深度可分离卷积的生成对抗网络地质建模方法，通过设计多尺度特征融合模块强化地质结构的细节表达与整体一致性，并引入深度可分离卷积以降低模型参数量和计算成本，提升建模效率. 同时，结合条件特征融合与渐进式分辨率生成策略，增强模型对条件数据的感知能力. 为验证方法的有效性，选取二维河流相、多属性冰楔和三维褶皱构造等典型数据，从空间变异性、连通性、属性一致性与条件点重建准确率等方面进行系统评估，并与多点统计方法（QS）和改进型生成对抗网络（CWGAN-GP）进行对比分析. 结果表明，在64×64和64×64×64的分辨率下，二维和三维四个数据集生成的模型MS-SWD指标分别为0.016、0.025和0.007 9、0.008 7，均显著低于对比方法；同时所生成模型的平均连通区域大小最接近参考模型（二维河流数据为300.59像素，三维褶皱数据为17 814.17像素）；在整体准确度方面，本文方法的准确率和MSE指标均优于对比方法（分别为73.24%、69.48%和0.024、0.047），并通过效率分析和消融实验证明了该方法在效率和参数量方面的优势. 实验表明所提方法在保证合理与高保真性的同时，显著提升了建模效率，适用于复杂非平稳地质体的高效建模任务，具有广阔的工程应用前景.

为了解决深度生成模型在硬数据约束下易发生模式崩溃和伪影的问题，本文提出一种分层自回归生成（Stratified Autoregressive Generation，SAG）框架.该框架利用离线训练的Transformer架构作为条件分布估计器，替代多点地质统计的在线搜索与计数过程；采用三级由粗到细的分层策略，先定义大尺度全局结构，再向细尺度传播约束，规避大网格上的二次计算复杂度.多组实验结果及多维尺度图与变差函数分析显示，本文方法生成的结果具备多样性，且准确再现了训练数据的全局统计特征与空间连续性；直方图交叉量化评估证实了无伪影的高局部模式保真度；不确定性评估显示不确定度由硬数据点向外逐渐增加，收敛模式符合地质规律.本文提出的方法在不同数量的硬数据约束下，其结果保持了空间连续性和样本多样性，实现了复杂储层结构及物性的准确表征.

全球深层地热资源勘探开发正处于从“实验性探索”向“规模化应用”转型的关键阶段.以深度学习为代表的人工智能已经在大数据分析、模式识别和非线性问题求解方面展现出变革性潜力，为破解当前制约我国深层地热资源高效精准勘探的核心难题提供了新途径.推动深度学习与传统地热勘探流程的深度融合，对我国在全球深层地热资源开发利用领域提升竞争力具有重要意义.本文聚焦深度学习数据处理、建模及预测技术与深层地热资源勘探（涵盖地热地质勘查、地球物理勘探、地球化学勘探等环节）的深度结合，系统梳理并总结了地热资源勘探技术、深度学习技术方法、深度学习赋能深层地热资源勘探的关键技术方法、核心进展与研究成果，展现了深度学习赋能地热资源勘探方法相较于传统方法带来的效率、准确率与精度提升.本文最后结合前沿技术阐述了深度学习赋能深层地热资源勘探领域面临的核心挑战，未来深层地热资源智能勘探亟须聚焦多模态数据融合、可解释与可信人工智能、地热垂直领域智能计算基座与大模型建设等方面，最终实现从“经验驱动”到“知识驱动”再到“智能驱动”的跨越，为地热能源资源行业数字化智能化发展提供核心技术支撑.