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    左仁广, 张振杰, 杨帆帆, 许莹, 熊义辉, 王子烨, 2026. 大数据人工智能驱动的矿产预测. 地球科学. doi: 10.3799/dqkx.2026.006
    引用本文: 左仁广, 张振杰, 杨帆帆, 许莹, 熊义辉, 王子烨, 2026. 大数据人工智能驱动的矿产预测. 地球科学. doi: 10.3799/dqkx.2026.006
    ZUO Renguang, ZHANG Zhenjie, YANG Fanfan, XU Ying, XIONG Yihui, WANG Ziye, 2026. Big Data and Artificial Intelligence-driven Mineral Prospectivity Mapping. Earth Science. doi: 10.3799/dqkx.2026.006
    Citation: ZUO Renguang, ZHANG Zhenjie, YANG Fanfan, XU Ying, XIONG Yihui, WANG Ziye, 2026. Big Data and Artificial Intelligence-driven Mineral Prospectivity Mapping. Earth Science. doi: 10.3799/dqkx.2026.006

    大数据人工智能驱动的矿产预测

    doi: 10.3799/dqkx.2026.006
    基金项目: 

    国家自然科学基金项目(42425208, 42530801)

    详细信息
      作者简介:

      左仁广(1981-),男,教授,博士生导师,主要从事数学地球科学与智能矿产预测研究。E-mail:zrguang@cug.edu.cn

    • 中图分类号: P624

    Big Data and Artificial Intelligence-driven Mineral Prospectivity Mapping

    • 摘要: 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,指出三者共同构成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。

       

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    出版历程
    • 收稿日期:  2026-01-15
    • 网络出版日期:  2026-01-17

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