专业词汇：
矿床学：研究矿床的物质组成、成矿物质来源、成因机理及其时空分布规律，其目的是科学地开展找矿勘查和开发利用，以满足经济社会发展对矿产资源的需求。
矿产资源：在现有经济技术条件下可以开发利用的石头，不仅仅着眼于储量和品位，而且要考虑矿体埋深、矿石可分选性和回收率、国家法规和地方法规，生态环境、地形、气候、电力、人力、社区、基础设施以及政局稳定性和社会安全性。
关键矿产：主要发达国家和地区根据高科技发展的需求和供给风险所界定的矿产资源类型。关键矿产的种类随着会发展以及各国之间的关系不断变化。
毛景文院士研究矿床学及找矿发展趋势认为，地质学的最重要实验室在野外，广泛野外地质调查是基础，只有考察学习过世界不同类型矿床，将有助于理解矿床学，了解研究和找矿的切入点；矿床学是一门上层建筑式的学科，必须有扎实的地层学、岩石学、构造学、地球化学以及物理化学等方面知识，有助于理解矿床成因，总结发现矿床、矿集区及区域成矿规律，部署在哪里找矿和找什么类型矿床。
随着矿产资源的不断开采，地表及浅层矿产的储量逐渐减少，人们逐渐将找矿的目光投向了深部。然而，深部矿产的寻找面临着诸多困难和挑战，如地质条件复杂、勘探难度大、成本高等。为了解决这些问题，越来越多的研究者开始关注人工智能技术在深部找矿领域的应用。
一、人工智能在深部找矿中的应用
1.1数据处理与分析
深部找矿涉及到大量的地质、地球物理、地球化学等数据。传统的数据处理方法效率低下，而人工智能技术可以利用机器学习、深度学习等算法对这些数据进行高效处理与分析。例如，利用机器学习算法对地质勘探数据进行分析，可以帮助人们更好地了解目标区域的地质特征和矿产分布情况。具体而言，可以通过对地震波速、电磁响应等数据进行深入分析，提取与矿产分布相关的特征信息，并建立预测模型，为找矿提供更为精准的依据。此外，人工智能还可以利用深度学习算法对地质图像进行自动解译，提高地质数据的利用率。通过图像处理技术，将地质岩性、构造等信息提取出来，为后续的矿产预测提供更多有用的数据。
1.2图像识别与处理
在地质勘探中，往往需要识别和分析大量的地质图像，如地质填图、遥感影像等。人工智能技术可以利用卷积神经网络等算法对图像进行自动识别和处理，提高图像的分析效率和精度。例如，通过训练卷积神经网络对遥感影像进行学习和分类，能够快速圈定潜在的矿区。
1.3三维地质建模
人工智能技术可以利用勘探数据建立高精度的三维地质模型。这些模型可以直观地展示地质结构和矿产资源的分布情况，为找矿提供更为精准的依据。同时，人工智能算法还可以对模型进行优化和修正，以提高模型的准确性和精度。
1.4智能钻探设计
利用人工智能技术可以对深部矿产资源进行智能钻探设计。通过分析地质数据和三维地质模型，人工智能可以确定最佳的钻探位置、钻探深度以及钻探策略。这不仅可以提高钻探效率，还可以降低钻探成本和风险。利用算法对钻孔方案进行优化，可以使得钻孔更加合理、高效。具体而言，算法可以根据目标区域的矿产分布特征、地质结构等信息，对钻孔的位置、深度、角度等进行优化设计，以最大程度地提高找矿成果和降低成本。此外，利用机器学习算法对钻孔过程中的岩心图像进行分析，可以帮助人们更好地了解目标区域的地质情况和矿产分布情况。通过对钻孔过程进行实时监测和优化设计，可以进一步提高找矿的准确性和效率。
1.5智能辅助决策
智能辅助决策是人工智能技术在深部找矿中的重要应用之一。通过利用人工智能技术对地质数据、矿产预测模型、钻孔方案等进行综合分析和模拟，可以为决策者提供更加可靠和准确的信息和建议，从而为深部找矿决策提供了更加全面和科学的支持。
1.6数值模拟与预测
矿产资源的形成是一个复杂的地质过程，需要长时间和多因素的相互作用。人工智能技术可以利用数值模拟方法，对地质过程进行模拟和预测。例如，利用人工智能技术对成矿过程进行数值模拟，可以预测深部矿产资源的分布和储量。
二、基于人工智能的深部找矿研究实例
2.1数据处理与分析实例
利用计算机算法对地球化学数据进行处理和分析。通过对数据的特征提取和选择，以及对SVM模型的参数优化，实现了对目标矿物的有效识别和预测。该方法在国内外实际案例中取得了成功的应用。人工智能技术可以快速处理和分析海量的地质数据，缩短找矿周期。
2.2图像识别与处理实例
某研究团队利用卷积神经网络算法对地质填图进行自动识别和处理。通过对地质填图进行像素级别的分类和分割，以及对网络的训练和优化，实现了对地质填图中岩石类型的准确识别和分类。该方法大大提高了地质填图的分析效率和应用效果。
2.3数值模拟与预测实例
某研究团队利用深度学习算法对成矿过程进行数值模拟和预测。通过对大量地质数据的特征提取和深度学习模型的训练，实现了对成矿过程的精细模拟和预测。该方法在多个实际案例中得到了验证和应用，为深部找矿提供了重要的理论和技术支持。
三、建议与展望
人工智能技术在深部找矿领域具有广泛的应用前景，能够大大提高找矿工作的效率和质量；
数据处理与分析、图像识别与处理、数值模拟与预测等是人工智能在深部找矿中的主要应用方向，需要进一步加强对这些领域的研究和应用；
人工智能技术的应用效果受到数据质量、算法选择、模型参数等多种因素的影响，需要在应用中不断优化和完善；
通过将人工智能与其他技术（如GIS、数值计算等）结合使用，可以进一步拓展其在深部找矿领域的应用范围和效果。
针对以上结论，提出以下建议和展望：
3.1多学科交叉融合
人工智能在深部找矿中的应用涉及到计算机科学、机器学习、地球科学等多个领域的知识。因此，需要加强多学科交叉融合，培养跨学科人才，提高研究水平和应用效果。
3.2数据采集与处理
高质量的数据是人工智能应用的基础，需要进一步完善数据采集与处理技术。例如，采用更高精度的探测仪器、建立更有效的数据处理流程等，以提高数据的准确性和可靠性。
3.3算法研究与优化
人工智能算法是实现深部找矿应用的关键。需要进一步加强对算法的研究与优化，提高算法的适应性和准确性。例如，研究新的机器学习算法、优化深度学习模型等。
3.4应用与产业化结合
将人工智能技术在深部找矿中的应用研究与产业化相结合，能够促进技术的快速发展和应用效果的不断提升。例如，与企业合作开展技术研究和应用推广、申请相关专利等。
致谢：毛景文院士、陈华勇研究员等，百度及微信等网络媒体。（ 阿男 高维度地质科技 2023-10-17 ）