摘要：人工智能在地质学研究范畴的应用，正在形成产业增长的新动力。要全面发掘地质+人工智能的意义，就必须对其特征加以细致剖析，全方位理解和把握高新技术在地质学研究领域的开发与运用。论文中阐述了人工智能在基础地质技术、资源采矿、地理减灾、水工环等方向上的研究与使用，并对人工智能在工程地质领域中的实际应用进行了分析，为面对中国地理技术产业所遇到的新机会和挑战提供了借鉴。

关键字：人工智能；地质研究；政策咨询

1.前言

1.1研究背景及意义

在工程地质领域，人工智能（AI）的应用正带来革命性的变化。随着城市化和工程建设的快速发展，对复杂地质数据的准确分析变得至关重要。AI技术，尤其是深度学习和模式识别，正在帮助提高数据处理的效率和准确性，从而更有效地评估地质灾害风险和优化工程设计。

AI不仅提升了工作效率，还促进了理论创新，通过分析大量数据发现新的规律和模式。未来，随着AI算法和模型的不断优化，以及大数据和云计算技术的融合，AI在工程地质领域的应用将更加广泛和深入。[1]

1.2国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

在国外，人工智能（AI）在工程地质领域的应用已取得显著进展。深度学习和机器学习等技术的发展，使得AI在地质数据分析方面展现出高效能力[1]。

AI技术，特别是深度学习算法，被用于高效识别和整合地质数据中的关键信息，提升了数据处理效率和分析准确性，为地质灾害预测和工程设计提供了支持。同时，国外研究团队探索新的AI模型和方法，如多模态模型，融合地质数据与其他领域数据，发现新规律和模式，推动了工程地质领域的发展[2]。

1.2.2 国内研究现状

甘超（2019）指出，人工智能是研究和应用模仿、延续和拓展人类智能的理论和方法的领域，它致力于创造能够快速反应的智能设备，类似智能机器人和语音识别系统[3]。

龚健雅（2020）认为，在矿山地质勘查中，人工智能的应用可以提高勘查结果的准确性。矿山地质勘查工作因环境复杂而困难，常常面临操作不规范、监督不足等问题。人工智能技术可以克服这些困难，减少人为失误，并帮助工作人员整理分析数据，为采矿提供合理方案。

郭华东（2021）强调，人工智能在地质勘查领域具有巨大潜力，可以推动行业向更高层次发展。在采矿业快速发展的背景下，人工智能技术的应用可以提升勘查质量和效率，促进行业深入发展。

总的来说，人工智能技术在地质勘查领域的应用前景广阔，能够提高勘查的准确性和效率，推动行业发展。

2.2人工智能在工程地质领域的应用现状

2.2.1 基础地质

①运用传统地质技术

在工程地质领域，人工智能（AI）的应用极大地提高了岩矿识别和地质填图的效率与准确性。AI的智慧鉴定技术能将岩矿识别准确度提升至90%，并实现标准分类。智能地质填图结合了建模技术、AI和深度计算，不仅大幅缩短了作业时间，还保持了88.7%的准确率，有效避免了环境因素的干扰[4]。

②人工智能（AI）在生物地球化学领域的应用，为处理和分析海量复杂数据提供了有效手段。AI通过智能算法，快速识别土壤、水体、植物和微生物样本的关键信息，并构建模型模拟和预测过程变化，为政策和规划提供科学支持。

③地球物理勘探学科：人们可以利用计算机学习分析实验室的地震分析法，利用计算机进行的连续的数据分析或许会在确定未知信息、提出断层物理新观点等方面取得更大的成就。新一代人工智能在单一波形上对地震进行定位和检测的时候，运用的算法速度比传统算法速度要快很多。

2.2.2 能源矿产

人工智能（AI）在工程地质和能源矿产领域显著提升了效率和安全性。AI优化了能源生产和供应，提高了发电效率并减少了浪费。在智能勘探与开发中，AI通过地质图像识别和地震反演技术，帮助科学家精确定位矿产资源，优化勘探方案，预测开发效果，提高了勘探的效率和准确性[5]。

在灾害预警和风险评估方面，AI分析历史和实时数据，预测自然灾害并制定应对措施，减少灾害损失。AI还能快速分析地质图像，提取关键信息，为地质学家和工程师提供重要参考。

这些应用提高了生产效率和安全性，为能源矿产行业的可持续发展奠定了基础。随着AI技术的不断进步，其在该领域的应用前景广阔，将带来更多创新和突破。

2.2.3 地质灾害

在工程地质领域，人工智能（AI）正在成为地质灾害预测和管理的有力工具。AI通过分析历史数据，建立数学模型，能够预测地质灾害并发出预警。例如，在滑坡和泥石流预警中，智能传感器收集的数据被AI系统分析，实现动态预警。随着技术进步，AI在地质灾害防治中的作用将日益重要，为工程地质领域带来新的解决方案[6]。

2.2.4 水工环

水污染处理：新型人工智能科技具备高效，投入较低，检测先进的优势，具备一定的推广和使用价值。除此之外，遗传算法、人工神经网络等技术也可以成熟地运用于水污染处理工作上，人工智能系统长-短记忆网络（LSTM）可以用来确定水污染的特点，在污水治理工作中用以跟踪水域的污染源。

3.人工智能在工程地质领域的应用实例

3.1工程概况

在地下铜矿的前期开发中，专业技术人员需进行地质勘察，利用原始地质数据和生产资料建立矿井地貌模型，并在不同阶段提供勘察设计结果，这些数据对工程技术人员了解矿井地貌至关重要。同时，还需结合三维地质模型和数据成果，辅助工程设计人员制定科学的开采方案。

3.2 工程优化设计

在进行了矿区的三维地貌模拟以及联系实际的地质资料对此矿区进行分析后，可知该矿区存在以下特点：1.矿体接近垂直于水平面的倾斜程度，两端薄，中部厚，并且其深层矿产资源并不明显。2.根据相关研究资料可以知道，该矿体是以变质岩层为主要构造物质，且本身地质环境复杂，安全性欠佳。故而，设计工程工作人员决定将矿区划分为十二个采场，分别使用浅孔留矿和阶段性崩落的方式进行矿产开采。

4.人工智能在未来地质系统的发展方向

4.1研发智能设备

人工智能在地质系统中，智能设备研发是重要方向。这些设备将具备高度自动化、智能化特性，实时采集、分析地质数据，提高勘查和监测效率。它们还能适应不同地质环境，实现与其他系统的无缝集成。随着技术的进步，智能设备将拥有更强大的计算和学习能力，为地质系统的稳定性提供有力支持[7]。

4.2开发智能软件

智能软件作为硬件设备的桥梁，不仅连接各设备，还可能替代部分设备功能，推动新技术的发展。在地质领域，智能软件以其优势展现出强大的竞争力。智能软件能有效减少人工误差，节省时间，同时解决非结构化数据问题，避免数据孤岛现象。

4. 3构筑发展平台

为推进人工智能在地质系统智能设备研发，需建立一个集中资源和技术力量的发展平台。该平台将支持智能设备从研发到优化的全周期，汇聚地质学和计算机科学等多领域专家，共同创新技术[8]。

5. 结 论

人工智能（AI）在工程地质领域的应用正不断深化，为地质勘查、监测和预测带来变革。AI通过分析大量数据，识别地质灾害规律，实现预警和预测，支持灾害防治。随着技术进步，这些设备将更具适应性和灵活性，适应复杂地质环境，实现精准勘查和监测，促进行业可持续发展。

参考文献

[1]Lisa．The Current Status and Development of Big Data in Earth Science [J]. Science， Science， Technology and Engineering，2019，19（20）：1-11.

[2]Jack．How is the carrying capacity of urban resources and the environment calculated？ A true proposition that requires in-depth research is ——— based on the analysis and recommendations of big data and AI background [J]. Ecological civilization in China，2020，（2） ：61-64.

[3]Lilith．Engineering application of intelligent geological disaster monitoring and early warning system based on sense， transmission， intelligence and using the whole business chain [J]. satellite application，2020，（6） ：46-54.

[4]甘超．复杂地层可钻性场智能建模与钻速优化[M]．武汉：中国地质大学（武汉） ，2019．

[5]龚健雅．人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战[J].武汉大学学报：信息科学版，2020，43（12） ：1788-1796.

[6]郭华东.地球大数据科学工程[J].中国科学院院刊，2021，33（8）：818－824

[7]何文娜，朱长青，李仰春，陈圆圆，孙仁斌.基于 ArcGIS 的智能地质图综合[J]．地球物理学进展，2020，35（2）：728-734.

[8]韩飞.矿山地质勘查工作对地质结构及地质安全的影响[J].世界有色金属，2021，（18）：109-110.