人工智能在地质领域的应用与展望

摘要：现如今，人工智能作为地质领域内的新动力存在，其不仅可以展现出“人工智能+地质”的价值，更具有良好的发展前景。基于此本文结合实际思考，首先简要分析了人工智能在地质领域的应用，其次展望了人工智能在地质领域的未来发展。以供地质领域相关人员参考。

关键词：人工智能;地质领域;应用与展望

引言：随着时代的不断发展，我国经济效益的不断提升，政府以及相关部门逐渐提高对地质领域的关注力度，在此背景作用下，人类社会也即将面临技术的变革，使人工智能成为地质领域的加速器、推进器，让测绘人员通过人工智能设备，完成地质填图、成矿预测工作，实现地灾智能监测预警，避免地质领域的相关操作对自然环境造成影响，使人工智能适用于地质领域，且具有良好的未来展望。

一、人工智能在地质领域的应用

（一）人工智能在基础地质中的应用

运用机械学习以及预测的方式，在实验室内执行对应的基础地质预测方式，整合地震等多方面信息，识别对未知地质状况的预测，明确在断层物理中的新见解，避免出现断层失效等问题对基础地质的勘探等工作造成影响。这样，则可通过人工智能的操作方式，执行智能化识别操作，减少在鉴定环节的劳动力，让所得结果具备客观性、准确性以及稳定性。

例如：运用Tensorflow学习的方式，创建对应的模型，提升地质识别准确率到90%，利用影像建模、深度算法等方式，开展智能地质填图工作，将自动填图的准确度提升至88.7%，进而降低对周边环境的干扰，促使地质实体信息能够更加完整地进行体现[1]。

（二）人工智能在能源矿产中的应用

在能源矿产中应用人工智能技术，可运用机器学习以及数值模拟的手段，实现对矿产的预测，通过模拟计算的方式匹配多区域内的数据，利用预测分析以及评价的方式，确保海量数据被充分利用，进而代替人工预测的方式，实现对储集层参数、岩石、油藏工程等方面的识别，由此方式，重新认定关键矿产，保证选冶技术可以进行创新，让矿床结构更加透明，确保矿产测试技术能够得到更好的突破[2]。

（三）人工智能在地质灾害中的应用

通过人工智能技术，创建出地质预测系统，运用“多回路，双备份”的运行方式，让多学科可以进行交叉，利用灾变监测预警的方式创建出评估，模型，进而简化应急救援、检测预警流程。这样，则可运用分级综合预警的方式，通过模糊综合判别法，神经网络的应用，增加工智能在地质灾害中的适应性，保障地灾预防工作能够顺利开展。

（四）人工智能在水工环中的应用

通过物联网操作技术的应用，让地质勘探人员可以对神经网络进行深入的学习，基于北斗定位系统，实现对人工智能监测系统的研发，保证此系统可以顺利应用于水文环境中，利用大数据技术完成在山洪灾害方面的实践工作，控制智能水文的预报精度，让其提升至70%。

同时，更可基于城市地质方面进行思考，根据环境的恶化情况，水源的短缺情况，利用人工智能的方式，测定自然灾害的常见位置，执行全息三维地质建模计划，进而完成对地质大数据的挖掘，这样，则可就开展对城市地质方面的智能管控、智能预警，创建出地质环境的演化空间，合理利用服务框架，以粒子群优化算法、遗传算法以及人工网络混合算法，实现对混合模型的穿点，进而让人工智能可以在水工环中进行应用，通过短期记忆网络实现对水中污染物的识别。据此，则可利用模拟水质变量的方式，展现出人工神经网络的应用优势，规划出其在水工环中的模拟值。

二、展望人工智能在地质领域的未来发展

（一）人工智能在地质领域的发展方向

由于人工智能作为多学科交叉结合体存在，其不仅作为“地质+”的主要发展方向，更可以成为智能设备的研发重点。在此背景下，目前的物联网技术、人工智能技术相对成熟，且可以在地质领域内进行使用，使智能系统以及智能设备可以提到地质工程师，利用智能设备完成多方面的操作，如煤矿开采设备、抽采钻孔机械人等，不仅具有较高的安全性，更可以改善建设区域的工作环境，减少地质领域内的人工劳动力。

同时，通过智能软件的应用，搭建了与硬件设备之间的桥梁，有效代替其他设备，让智能软件可以成为地质领域内发展的核心，且在人工智能逐渐成熟的背景下，实现人机协同，保证数据能够以非结构化的形式展现，有效避免信息孤岛等问题的出现，使地质领域内的数据信息能够进行共融，提高数据信息在应用过程中的准确率。

（二）人工智能在地质领域的发展建议

为保证人工智能的长久发展，应运用长期规划与中期发展结合的方式，利用“点、线、面”相互融合的手段，加强顶层设计工作，让数据信息可以进行共享，规划好具体的研发布局，做好人才培养工作，以保证人工智能在地质领域内得到更好的发展。

首先，可策划出近期规划工作中的重点所在，保证学科能够进行交叉实行对人工智能的中长期远景战略，健全“人工智能+地质”的发展体系，运用一体化设计的方式，将人工智能与物联网技术、大数据分析技术、区块链等相关智能化模块进行融合，进而完成跨学科的发展。

其次，应做好信息共享工作，让地质领域内的海量数据可以得到高效的应用，为人工智能的后续发展做好铺垫，进而利用决策以及思考的方式，让数据的挖掘工作可以顺利随时，进而整合地质领域的巨大数据，实现对各渠道数据的管理。

结论：综上所述，为保证地质领域的持续发展，应正确认识人工智能在此阶段的应用优势，根据地质专业的实际发展需求，让地质学者能够主动地进行技术方面的革新，解决目前资源环境问题，促使“人工智能+地质”的价值可以展现，这样，则可保证智能决策支持系统能够起到相应的作用，利用人工神经网络的构建，完成跨学科融合工作，促使地质领域能够得到更好的发展。

参考文献：

[1]李灿锋，刘达，周德坤，杨克好.人工智能在地质领域的应用与展望[J].矿物岩石地球化学通报，2022，41（03）：668-677.

[2]高婷，杨洋，何江.人工智能在岩石图像上的应用综述[J].中国石油和化工标准与质量，2020，40（20）：98-100.

作者简介：姓名：张燚（1987.12--）;性别：男，民族：汉，籍贯：陕西省商洛市，学历：本科;现有职称：初级工程师;研究方向：地质。