AI破译地下成矿密码 为金矿“攻深找盲”装上数字引擎——机器学习赋能热液脉状金矿深部勘查

黄金，是关系国家战略安全的重要矿产。在我国黄金主产区胶东，千米之下的地层里仍埋藏着大量待发现的金矿——那里地质复杂、矿脉深藏，传统找矿手段难以触及。山东省煤田地质规划勘察研究院科研团队联合高校、矿山企业，将机器学习人工智能引入深部金矿勘查，用数字技术为地质找矿赋能，开展了一场有益的尝试。

勘查遇困局，传统找矿面临深部挑战

千米之下的控矿构造和赋矿岩体错综复杂，金矿体如同地下迷宫里的丝线，细矿脉纵横交错、聚散不定，时而消失，时而重现。随着勘探不断往深部推进，传统找矿模式短板越来越凸显。

过去找矿，靠的主要是地质经验和以往积累的勘探资料。“这些地质资料十分珍贵，但到矿井开采阶段仍需开展地质勘查。井下情况错综复杂，矿脉分布、构造变化等有待地质人员实地观测记录”。山东省煤田地质规划勘察研究院海岸带地质技术部负责人邵玉宝表示。

矿体边界依靠人工圈定，不同人的判断存在差异，容易漏掉隐蔽的矿藏。为找矿盲目打钻，不仅耗费大量资金、拉长工期，还会扰动矿区生态。

一边是国家对黄金这类战略矿产的迫切需求，一边是地下“看不见、摸不透”的复杂地质情况，如何穿透重重岩层，精准定位到深埋地下的金矿，成为摆在地质工作者面前亟待破解的难题。

胶东金矿井下详调 赵智华 摄

调查攒数据，校准档案提供可靠参数

面对传统经验找矿的能力边界，科研团队另辟蹊径，引入机器学习技术，为金矿“攻深找盲”装上数字引擎。

项目启动后，团队没有急于运行算法建模，而是先沉到矿山一线摸清“家底”，把矿山几十年积累的勘查资料系统梳理一遍，对照井下巷道出露的地质现象逐一对比，修正地质矿产编录资料中的差错，剔除老旧资料带来的干扰信息。

同时，团队深入矿井开展实地调查，细致记录岩体、岩石、矿脉、矿石特征，厘清单条细脉、脉群与地质构造之间盘根错节的关系，掌握更为精确的一手地质资料。

在大量的实地工作基础上，团队对典型矿床进行深度解剖分析，系统梳理矿区地层、构造、岩浆岩和矿体特征，还原成矿时代，解析成矿过程中的应力场、流体场、物质场条件，理清构造控矿与后期破矿规律，总结矿体“尖灭再现、侧列分布”等空间特征，搭建起一套完整的金矿成矿理论模型，为开展AI预测找矿打下坚实基础。

AI识规律，大数据打造智能找矿大脑

数据有了，如何用好，又成为一道新课题。团队建立标准化工作流程，从岩心和井下巷道中采集岩矿石样品，提取光谱、地球化学检测数据，与矿山地质记录、金品位化验数据、地球物理勘探等资料整合，构建一套多源综合地质数据库。

依托这个数据库，团队选用适配该类型矿床的机器学习算法开展模型训练。区别于仅输出结果、无法解释内在逻辑的“黑盒AI”，这套模型可以拆解成矿背后的各项控制要素，一方面输出区域矿化概率，另一方面识别出利于金矿富集的关键地质条件，确保AI推演始终贴合真实地质规律。

通过多源数据协同运算，模型最大限度消解人工主观判断造成的偏差，能从海量地质资料中捕捉传统手段难以识别的微弱成矿线索，生成可视化三维成矿概率模型。地下成矿有利区段、矿脉延展方向直观可视，传统地质经验与人工智能研判真正融为一体。

人工智能的介入，也为金矿勘查带来实实在在的改变。机器学习自动完成多源数据融合、解译，辅助智能建模，替代过去大量重复性人工劳动，综合研究和靶区圈定周期被大幅压缩，勘查工作实现“快处理、快预测、快验证”。借助多源信息三维交叉约束，找矿预测可靠度得到有效提升，推动勘查工作由“经验主导”逐步迈向“数据智能驱动”。

整套技术形成了“数据驱动—靶区优选—工程验证”的闭环。团队持续优化算法和三维模型精度，矿山一线不断回传掘进、钻探施工最新地质信息，动态校正找矿靶区预测结果，让模型更加适配矿山井下真实工况，打通智能找矿技术和矿山现场生产之间“最后一公里”。

实战结硕果，数智勘查实现多方共赢

利用三维成矿预测模型，团队圈定了多处深部高潜力靶区，结合矿山生产实际确定优先验证点位，科学指导钻探、巷道工程布设。

经矿山实际工程验证，智能研判压缩了数据处理与靶区圈定耗时，显著缩短勘查周期，有力延长矿山服务年限，为矿山生产接续赢得宝贵时间，预估潜在经济效益超亿元。智能平台承接起繁重的数据处理任务，推动“少人化、标准化”作业落地，有效减少人力投入。依托AI精准圈定成矿地段，让大量无效钻孔得以避免，全过程落实绿色勘查要求，最大限度保护矿区植被与水系，助力矿业节能降碳、走上绿色可持续高质量发展之路。

邵玉宝表示，该技术成功改变了人工圈定靶区耗时久的行业现状，很多传统方法难以识别的深部细脉、隐伏矿段被成功发现，拓展深部找矿空间，“目前，已累计完成30余处靶区工程验证，多个靶区顺利见矿，形成了标准化、可复制的技术范式，可向国内同类热液脉状金矿推广。”

山东省煤田地质规划勘察研究院杨光烁 赵智华