地学前缘

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1. 海底氢能探测与开采技术展望

姜兆霞, 李三忠, 索艳慧, 吴立新

地学前缘 2024, 31 (4): 183-190. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.6.10

摘要（582）

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PDF（pc）（5779KB）（1307）

在目前双碳政策背景下,国家对氢能等清洁能源的需求日益增长。橄榄岩蛇纹石化是海底广泛存在的水岩相互作用之一,氢气是该过程的主要产物,是海底氢气能源(简称海底氢能)的主要形成途径。因此,深海洋壳储存了极具前景的氢能,是缓解当前双碳压力的重要突破口,是发展新质生产力的重要引擎。但是目前全球对海底氢能的探测与开采技术仍处空白,是未来海底能源探测的突破口和生长点。本文基于海底氢能的形成原理与分布特征,系统梳理了可用于海底氢能的探测技术和开采方法,提出通过海底多波束测深、磁力测量、重力测量、多分量地震勘探等综合地球物理探测方法,有望对海底可能的氢能储层进行探测。同时,借助水力压裂和微波加热等方法可对储层中的氢气进行开采。但是,囿于人们对海底氢能认知的匮乏和氢气自身储存和运移的特殊性,仍需要开发专门针对海底氢能的探测和开采技术,在该方向提前布局,为海底氢能开采利用提供技术支撑,同时也会带动和促进不同领域技术创新的革命性突破。

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2. 安哥拉地块北部Dondo地区古元古代花岗岩岩石成因:Columbia超大陆聚合的响应

刘伟, 张洪瑞, 罗迪柯, 贾鹏飞, 靳立杰, 周永刚, 梁云汉, 王子圣, 李春稼

地学前缘 2024, 31 (4): 237-257. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.2.15

摘要（858）

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PDF（pc）（7995KB）（1299）

安哥拉西部地区广泛发育古元古代Eburnean造山期花岗岩,是研究安哥拉地块构造岩浆作用特征的理想场所。本文对安哥拉地块北部Dondo地区大面积出露的花岗岩开展系统的岩相学、岩石地球化学和锆石U-Pb年代学研究。结果显示:Dondo地区斑状黑云母二长花岗岩与黑云母二长花岗岩的侵位年龄分别为(1 983.3±7.7) Ma和(1 956.6±7.5) Ma,均为古元古代中期岩浆活动的产物。全岩样品具有高SiO₂含量、富碱、高10⁴Ga/Al值、高FeO^T/(FeO^T+MgO)值和Zr+Nb+Ce+Y含量,低MgO、TiO₂、CaO和P₂O₅含量的特征;微量元素富集Rb、K、Th、U、Zr和Hf,亏损Sr、Nb、Ta、P和Ti;稀土元素总量较高,轻稀土富集,重稀土亏损,整体不具有显著的负Eu异常;锆饱和温度计算所有花岗岩的结晶温度为757~889 ℃;以上这些岩石地球化学特征与A2型花岗岩一致。岩相学及地球化学的数据表明,两种花岗岩可能由来源于下地壳物质与地幔来源基性岩浆混合所形成。两种花岗岩具有相似的形成时代、矿物组成和连续的主微量元素变化趋势,这些特征表明它们的原始岩浆来自同一岩浆房,而二者之间特征的差别是由岩浆房内的晶体-熔体分异所主导。据此,本文认为:产生钾长石斑晶的岩浆曾经在地壳深部作过长时间滞留,导致钾长石稳定结晶,增加了岩浆的黏度和密度,使岩浆处于冻结状态;随后在幔源岩浆注入带来的热扰动和富集挥发分的作用下,冻结岩浆房迅速活化,从而发生晶体-熔体的分离,抽离的熔体形成了黑云母二长花岗岩,而混有先存晶体的岩浆则形成了斑状黑云母二长花岗岩。综合区域和全球构造演化历史,本次研究认为Dondo地区花岗岩形成于巴西São Francisco克拉通和Congo克拉通后碰撞的构造环境,该期岩浆活动可能是Columbia超大陆的碰撞造山事件在安哥拉地块的响应。

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3. 面向地质封存及其泄漏风险评价的CO₂物联网在线监测

马建华, 刘金锋, 周永章, 郑益军, 陆可飞, 林星雨, 王汉雨, 张灿

地学前缘 2024, 31 (4): 139-146. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.5.15

摘要（933）

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PDF（pc）（2487KB）（1032）

CO₂地质封存可以在控制CO₂排放的同时兼顾社会经济发展,已成为实现双碳战略目标必不可少的技术途径。然而,在CO₂地质封存过程中,由于封存的CO₂存在向封存区外泄漏或渗漏的风险,这可能对环境以及周围生物造成严重影响。因此,CO₂地质封存的安全性和有效性风险需要得到持续的监测,对于潜在泄漏的监测与识别是碳封存系统安全保障的关键环节。物联网在线监测技术具有的大范围、连续监测和智能分析等特征,较好地契合了地质封存场地的监测需求,但目前还没有在封存监测领域进行大规模应用。为了建立面向地质封存场地的物联网在线监测系统,首先介绍了传感器选择和传感器节点部署的依据,并提出了底层传感技术的设计思路,展示了已完成的碳排放在线监测系统。在传感器选择方面,采用红外CO₂传感器为主、激光CO₂传感器为辅、FT-IR巡逻监测的设计思路。在传感器节点部署方面,采用随机部署与固定部署结合,可移动部署实时优化的设计思路。在网络拓扑结构设计方面,在高泄漏风险的重点区域采用簇状拓扑和网状拓扑混合的方式,在边缘区域则采用星状拓扑、树状拓扑结构与主体区域相连的设计思路。未来伴随着传感器批量化和微型化生产的不断推进,传感器节点的分布组网将逐渐形成规模,物联网在线监测技术将在CO₂地质封存场地的监测领域发挥更为重要的作用。

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4. 管窥人工智能与大数据地球科学研究新进展

周永章, 肖凡

地学前缘 2024, 31 (4): 1-6. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.6.99

摘要（1263）

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PDF（pc）（640KB）（827）

本期是《地学前缘》组织出版的“人工智能与大数据地质”主题专辑。它由17篇学术论文组成，涵盖了知识图谱、基于深度学习的图像识别、非结构化地质信息的机器可读表达、图形大数据与社区发现、关联规则算法、三维地质模拟与成矿预测、物联网与在线监测系统等不同主题，提供了极其有价值的应用场景和研究案例，在一定程度上反映了中国人工智能与大数据地球科学领域研究的最新进展，值得同行关注。

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5. 基于数据增强和集成学习的矿物图像识别

王琳, 季晓慧, 杨眉, 何明跃, 张招崇, 曾姗, 王玉柱

地学前缘 2024, 31 (4): 87-94. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.5.6

摘要（696）

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PDF（pc）（3258KB）（711）

矿物识别是地质学研究的一个重要部分,对于资源勘探、岩石分类和地质环境监测都有着重要的意义。然而,传统方法通常依赖人的经验进行主观判断,并且效率低下。近年来,已有许多研究将深度学习的图像分类技术应用于矿物识别,以客观快速地识别矿物,这些研究都取得了一定的成果,但可识别矿物种类有限且精度需要进一步提升。为此本文首先解决了矿物数据集图像数据样本分布不平衡问题,对数据集中矿物图像较少的11个矿物类别采用DCGAN生成矿物图像进行数据增强,对比选择效果更好的方案对数据集进行扩充。其次,为了得到更可靠、精确度更高的识别模型,将ImageNet上表现较好的ResNet、RegNet、EfficientNet和Vision Transformer模型迁移到本文使用的矿物数据集上。针对训练好的基模型排列组合得到11个子模型,分别使用平均软投票法和加权软投票法两种方法进行集成,得到22个集成模型并对其训练得到识别结果,对比22个集成模型的结果选择出精度最高的集成模型。实验结果表明:使用DCGAN进行数据增强,在不同的模型上平均提升了3.12%的准确率,充分证明了DCGAN数据增强的有效性;在所有集成模型中,使用加权软投票法的模型表现较好,其中精度最高的是利用4个基分类模型进行加权软投票得到的集成模型,在扩充后的36种常见矿物数据集上达到了87.47%的准确率。

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6. “化学地球”大科学计划:全球关键元素分布与循环

王学求

地学前缘 2025, 32 (1): 1-10. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.10.33

摘要（288）

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PDF（pc）（7723KB）（643）

“化学地球”的概念于2008年提出,2016年由联合国教科文组织全球尺度地球化学国际研究中心发起“化学地球”大科学计划倡议,2023年被联合国教科文组织正式批准。目标:将元素周期表绘制在地球上,建立化学属性数字地球,服务于全球资源环境可持续发展。科学技术问题:关键元素在地球上的时空分布和循环,全球不同地质地貌景观特点的地球化学探测技术、元素高精度分析和大数据开发技术。主要成果如下:(1)建立全球陆地1/3地球化学基准网,提供76个元素地球化学基准值,初步揭示关键元素全球分布规律,发现一批稀土元素(REE)、锂、铜和金等超常富集区,据此发现云南红河州超大规模中重稀土矿;(2)全球8个有毒重金属元素分布显示,欧洲超过风险限值的面积最大,占欧洲面积的48%,欧洲早期工业历史,没有清洁生产技术,导致大量有害物质排放;(3)中国地球化学观测网揭示镉、汞、砷和钙4个元素近30年发生显著变化,并发现汞的循环是以纳米辰砂微粒为主,而不是传统认为的气体形式迁移和循环;(4)地球化学大数据揭示我国7大粮食主产区,耕地质量总体安全,并利用大数据技术赋予绿色土地二维码标识,通过手机客户端实现绿色食品溯源。“化学地球”大科学计划入选习总书记主持的全球发展高层对话会主席声明成果清单,服务了高层决策和全球发展。

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7. 岷江上游坡断型裂点迁移速率与构造隆升历史研究

田述军, 温宇航, 伍文洽, 李凯

地学前缘 2024, 31 (4): 314-325. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2023.11.60

摘要（733）

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PDF（pc）（7621KB）（576）

基岩河道中坡断型裂点是构造活动和水力侵蚀共同作用的产物,根据其空间分布特征可以反演区域构造隆升历史和地貌演化过程。本文采用坡度-面积分析法和积分分析法识别出岷江上游坡断型裂点和裂点带,并结合河道纵剖面反演岷江上游的隆生历史和河口裂点形成时间,对坡断型裂点溯源迁移过程和速率进行模拟。研究结果表明:(1)岷江上游流域坡断型裂点有较明显的分层特征,干流及支流当前形成了海拔1 300、2 500和3 500 m的3条裂点带,其对应的河道信息说明岷江上游流域早更新世以来经历了3次较为强烈的构造运动;(2)构造隆升历史大致可分为4个时期,分别为缓慢隆升(20~12 Ma)、加速隆升(12~8 Ma)、稳定隆升(8~2 Ma)和强烈隆升(2 Ma以来),其中在2.0 Ma以来,岷江上游流域的隆升速率达到0.6 mm/a;(3)3 500 m裂点带对应的坡段型裂点水平迁移平均速率为38.0~127.9 km/Ma,其最小残差平方和最优拟合度均表明1.3 Ma是裂点最可能产生的时间,其溯源迁移速率为79.1 km/Ma。

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8. 青藏高原东南缘昭通盆地晚中新世到上新世古环境演化过程

李佩, 张春霞, 罗浩, 刘志成, 高战武

地学前缘 2024, 31 (4): 326-339. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2023.11.33

摘要（796）

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PDF（pc）（8219KB）（571）

青藏高原东南缘的云南区域是研究晚新生代以来气候和环境演化的重要区域之一。虽然针对云南区域已经开展了大量古气候和古环境演化的研究,但是晚中新世到上新世云南区域湿度变化的记录仅为碳同位素和孢粉记录,且分辨率较低。因此,该区域缺乏晚中新世到上新世连续的高分辨率古湿度变化记录。本研究主要基于云南省东北部昭通盆地内晚中新世到上新世的沉积物岩心,通过对沉积物粒度的测试分析,综合沉积序列、岩性特征和沉积构造,表明:昭通盆地在8.8~6.2 Ma以沼泽亚相沉积环境为主;在6.2~2.8 Ma以浅湖亚相沉积环境为主;在2.8~2.6 Ma以湖滨亚相沉积环境为主。昭通盆地沉积物粒度参数记录的晚中新世到上新世云南区域呈现干旱化的趋势。结合前期该钻孔黏土矿物和化学风化的相关成果,认为晚中新世到上新世南亚季风呈现逐渐减弱的趋势,并主要受控于全球变冷和全球CO₂浓度降低的影响。

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9. 基于知识图谱多跳推理的中文矿物知识问答方法与系统

季晓慧, 董雨航, 杨中基, 杨眉, 何明跃, 王玉柱

地学前缘 2024, 31 (4): 37-46. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.5.11

摘要（678）

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PDF（pc）（2371KB）（541）

已有相关矿物数据库用于存储和查询相关矿物知识,常用的搜索引擎也可以对矿物知识进行查询,但无法回答用自然语言进行提问的矿物问题,查询返回的答案需要进一步筛选。亦有基于知识图谱进行矿物知识问答的相关研究,但只能回答涉及知识图谱中一个三元组的简单问题,无法回答涉及多个三元组的多跳复杂问题。为此,本文提出基于知识图谱多跳推理的矿物复杂知识问答方法,采用ComplEx模型将矿物实体、关系和问句表示为复数向量,以更好地获取相互之间的语义及推理关系。输入矿物问句后,通过Bert-LSTM-CRF获取其中心词,采用基于编辑距离及分词的方法获得中心词的候选实体集合,然后采用全连接网络确定最相关的实体作为推理起点,与矿物问句拼接后通过全连接网络获得当前跳的最相关关系。根据当前跳的起始实体及最相关关系,在矿物知识图谱中获得另一实体作为下一跳的推理起点,并将下一跳的问句更新为原问句,与当前跳最相关关系拼接,以将当前跳的推理信息带入到下一跳推理中,直到获得的最相关推理关系为预定义的结束标识符,推理结束,返回最后一跳的实体为答案,并给出推理路径。采用Python语言,在Tensorflow框架下实现了本文提出的矿物复杂知识问答并与相关模型进行对比,证明了本文方法的有效性。采用前后端分离架构,使用RESTful API、React、Ajax、echarts和Flask等框架和技术,开发了基于知识图谱多跳推理的矿物复杂知识问答系统,为矿物知识获取及相关地质研究提供了平台和工具。

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10. 中国土壤54项指标的地球化学背景与基准研究

杨峥, 彭敏, 赵传冬, 杨柯, 刘飞, 李括, 周亚龙, 唐世琪, 马宏宏, 张青, 成杭新

地学前缘 2024, 31 (4): 380-402. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.2.25

摘要（640）

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PDF（pc）（6096KB）（521）

1999—2021年,中国地质调查局组织实施的土地质量地球化学调查共获得670 321件表层组合土壤样品(0~20 cm)和167 746件深层组合土壤样品(150~180 cm),覆盖面积约266.5万km²,囊括我国人口集中区和大部分耕地。对相关土壤样品均按统一标准分析了54项化学指标(Ag、As、Au、B、Ba、Be、Bi、Br、Cd、Ce、Cl、Co、Cr、Cu、F、Ga、Ge、Hg、I、La、Li、Mn、Mo、N、Nb、Ni、P、Pb、Rb、S、Sb、Sc、Se、Sn、Sr、Th、Ti、Tl、U、V、W、Y、Zn、Zr、SiO₂、Al₂O₃、TFe₂O₃、MgO、CaO、Na₂O、K₂O、pH、全碳和有机碳)。本文利用这些数据讨论了中国土壤54项指标的地球化学背景值、基准值及其上下限的划定方法和基本特征,并对我国耕地土壤背景与现行环境、养分等相关标准中各种阈值进行了对比。结果显示:在全国尺度上,各项指标表层与深层Spearman相关系数均高于0.50,表明表层土壤中大部分指标都继承了深层土壤的含量与分布特征。54项指标中仅C_org、TC、N、S、Se、Hg、Br、Cd和P等指标背景值相对基准值发生了较大变化。我国耕地土壤中,Cd的农用地污染风险筛选值在背景范围内,Hg、As、Pb和Cr的筛选值则高于背景上限值。由于许多指标的空间分布存在着巨大的差异,在全国范围内划定一个统一的背景值并不利于土壤资源的精细化管理和保护,因此有必要在全国尺度地球化学背景与基准的基础上建立区域尺度地球化学背景与基准,为政府部门合理制定相关土壤环境质量的标准和保护法规提供依据。

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11. 老挝铜资源成矿规律与基于机器学习的远景预测

张必敏, 王学求, 周建, 王玮, 刘汉粮, 刘东盛, Sounthone LAOLO, Phomsylalai SOUKSAN, 谢淼, 董春放, 柳青青, 鲁岳鑫, 王浩楠, 贺彬

地学前缘 2025, 32 (1): 61-77. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.10.43

摘要（137）

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老挝处于特提斯成矿域南东段,具有丰富的矿产资源,但其地质工作基础薄弱,厘定矿产资源成矿规律并开展远景区预测是老挝在重点区实现找矿突破的有效途径。老挝1∶1 000 000国家尺度地球化学填图由中老双方合作完成,为其矿产资源和环境评价提供了高质量的地球化学基础数据和图件。本文主要利用国家尺度地球化学填图数据,结合老挝已发现矿产成矿规律,利用机器学习技术,开展铜资源远景区预测。研究结果表明:(1)老挝铜矿床的形成明显受到构造-岩浆-沉积作用控制,铜矿床主要类型有斑岩型、夕卡岩型、热液型和砂岩型。(2)老挝全国水系沉积物中铜含量为1.20~459.00 μg/g,平均值为21.96 μg/g,中位值为16.50 μg/g,在7个三级大地构造单元中,长山地块和哀牢山—马江等3个缝合带的平均值高于其他几个构造单元,地球化学图显示铜在老挝分布不均匀,存在多个大面积分布的高背景区和异常区。(3)构建了包括单元素异常、矿化元素组合异常、指示中酸性岩体元素组合、控矿构造分布、碳酸盐岩和碎屑岩分布等要素的老挝铜矿多源信息定量信息预测模型。(4)利用随机森林成矿预测方法,共圈定9个成矿远景区,具有寻找斑岩型和夕卡岩型等类型铜矿找矿前景。

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12. 基于地质大数据的中国金矿时空分布规律定量研究

王岩, 王登红, 王成辉, 黎华, 刘金宇, 孙赫, 高新宇, 金雅楠, 秦燕, 黄凡

地学前缘 2024, 31 (4): 438-455. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2023.9.6

摘要（741）

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在大数据科学成为新的科学范式的背景下,基于地质大数据理念,将传统的定性地质研究方法推向定量研究的高度。文章通过对5 300余处金矿产地资料的系统梳理,定量分析了中国省(自治区)、市、县级及III级成矿区带金矿成矿密度、成矿强度和各成矿时代金矿的成矿强度问题。研究表明,中国金矿具有明显的时空集中分布趋势。中国金矿空间分布具有区域性集中的明显趋势,以胶东、小秦岭等区域为金矿高密度、高强度成矿区;新疆矿床数量最多;山东省金矿成矿密度最大,成矿强度最强;在地级市统计中,山东烟台市和河北承德市是全国仅有的两处矿产地数量过百的地级市,山东烟台市的金矿无论是矿产地数量、成矿密度,还是成矿强度均居全国首位;在县级行政区统计中,新疆塔城地区托里县金矿矿产地数量最多(52处),安徽铜陵市区金矿成矿密度最大,山东烟台市莱州市的金资源储量最大(2 341 t),成矿强度最强(1.35 t/km²);在成矿区带统计中,华北陆块北缘东段成矿带(III-57)金矿矿产地数量最多(345处),胶东成矿带(III-65)金矿成矿密度最大,成矿强度最强。中国金矿时间分布不平衡,具有成矿强度老弱新强、东西南北成矿有别、叠加成矿时间跨度大和新生代金矿资源潜力大的特点;燕山期是中国金矿最重要的成矿时期,成矿强度大,达到10.5个矿区/Ma,金资源储量93 t/Ma。今后中国金矿地质工作的核心依然是加强金矿找矿工作、保障国家金融安全。

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13. 找矿知识图谱的智能化应用:以钦杭成矿带斑岩铜矿为例

张前龙, 周永章, 郭兰萱, 原桂强, 虞鹏鹏, 王汉雨, 朱彪彪, 韩枫, 龙师尧

地学前缘 2024, 31 (4): 7-15. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.5.2

摘要（842）

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找矿知识图谱是一个结构化的找矿知识表示形式,它通过将各种矿床地质、矿物、矿体和勘探开发技术等要素以及要素之间的关系进行关联和表达,形成一个知识图谱结构,为矿产资源的预测和评估提供了新的途径。本研究从数据源和文献中收集了钦杭成矿带斑岩铜矿的相关知识,利用自然语言处理技术构建了知识图谱并和机器学习技术进行知识的自动化提取和推理。本研究通过构建找矿知识图谱模型,对钦杭成矿带斑岩铜矿的实体、属性和关系进行了表达和存储。在此基础上,利用自然语言处理技术对知识图谱进行了语义关联和推理,实现了知识的自动化提取和推理。本研究还建立了查询问答和可视化系统,使用户可以通过查询实体、属性或关系来获取相关信息,并以可视化的方式展示钦杭成矿带斑岩铜矿信息的结构和关联。最后,本研究通过实验和测试验证了基于知识图谱的智能应用在钦杭成矿带斑岩铜矿找矿工作中的有效性和准确性。与传统方法相比,该应用能够在短时间内提供更全面、准确的找矿建议。未来,将深化图算法应用和推荐系统,以满足不同场景下的找矿需求,并拓展其在其他相关领域的应用潜力。

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14. 三维成矿预测关键问题

袁峰, 李晓晖, 田卫东, 周官群, 汪金菊, 葛粲, 国显正, 郑超杰

地学前缘 2024, 31 (4): 119-128. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.5.9

摘要（1042）

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三维成矿预测是当前深部找矿预测和勘查的重要方法和手段,其方法体系和实践应用均已取得大量成果,但同时存在若干关键科学技术问题,导致其进一步发展受到制约。本文从多尺度三维成矿预测方法体系不完善、不确定性分析与优化研究薄弱、三维成矿预测要素挖掘存在瓶颈、缺少针对三维成矿预测的三维深度学习模型和方法等关键问题出发,对目前三维成矿预测领域相关方面的研究进展进行综合分析,并提出针对上述关键问题可能的解决方案和研究方向。预期未来三维成矿预测领域的研究工作将创新发展出多种方法,实现对三维预测信息的深度挖掘;构建形成适用的三维深度学习模型和训练方法,有效增强三维成矿预测结果的预测能力;通过系统性地开展三维成矿预测不确定性研究,进一步优化预测过程和结果,有效提高三维成矿预测方法的可靠性和准确性;形成面向多尺度三维成矿预测的方法体系,更有效地指导矿集区-矿田-勘查区块(矿床)等不同级别的深部矿产资源找矿勘查工作。相关关键问题的解决将进一步深化和完善三维成矿预测理论和方法体系,促进三维成矿预测理论方法的实践应用,显著提升深部找矿预测和勘查工作的效率与水平,助力深部找矿突破。

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15. 关键元素超常富集与战略资源效应

王学求, 李龙雪, 吴慧, 王玮

地学前缘 2025, 32 (1): 11-22. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.10.40

摘要（210）

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构成战略资源的关键元素有56个,大部分关键元素地壳丰度低,需要数十倍至上千倍的超常富集才能成矿,导致其矿产资源分布极不均匀。因此,圈定元素超常富集区是战略资源找矿预测和发现大型矿床的关键。超常富集核心是元素的富集强度,可以用成矿富集系数(m.a.i)、矿床规模吨位指数(t.a.i)和异常富集系数(a.c.i)定量刻画富集强度。对贵金属、有色金属、黑色金属、稀有金属、稀散金属、稀土和放射性等35个战略资源矿种进行统计分析,可以得出:成矿富集系数大于1 000的元素有锑、铋、铼和金,>100~1 000的元素有银、钨、锡、铬、锂、铯、碲、铟、铀和铂族元素(PGE),>10~100的元素有铜、镍、铬、铍、铷、钪、铌、钽、锆和原生稀土矿,≤10的元素有铁、铝、钛和离子吸附型稀土。富集达到大型以上矿床最低矿床规模吨位指数要达到10⁷,一般要达到10¹⁰。异常富集系数要达到2以上。元素超常富集还体现在异常空间分布面积>100~1 000 km²,具有3层以上异常结构,至少存在4个元素组合。元素富集量和潜在资源量,可以用面金属量和体金属量进行定量预测。元素超常富集导致大规模成矿效应,而且在成矿物质背景(源)、成矿过程(运)和最终就位(储)整个富集过程中留下了异常轨迹,可以从定性和定量角度刻画元素超常富集规律,为预测和发现矿床提供找矿标志。

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16. 我国陆区热状态及控热要素

王贵玲, 蔺文静

地学前缘 2024, 31 (6): 1-18. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.10.13

摘要（661）

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区域热状态代表一个地区大地热流的主要来源,解决了区域热源的基本问题,可为区域地热资源的研究提供基础背景。本文基于我国近年来开展的区域热流测量和深孔测温工作,分析了我国陆区壳幔热流比,并将我国陆区划分为壳源生热高温地热区、幔源生热中低温地热区、壳幔热源平衡低温地热区和壳幔热源平衡中高温地热区4种类型区。其中,壳源生热高温地热区位于藏南、川西、滇西,幔源生热中低温地热区主要位于松辽盆地、华北盆地、长江中下游等我国东部广大地区,壳幔热源平衡中高温地热区分布于东南沿海地区、四川盆地和云贵高原,西北广大内陆地区则属于壳幔热源平衡低温地热区。在此基础上,选择青藏高原东北部、腾冲地区、东南沿海和华北盆地等典型地热区,系统分析了区域地温场特征、热流分布、地壳热结构等盆地尺度的区域热状态和主控因素。青藏高原增厚地壳中的低速体构成了以壳源热为主的高热流异常;腾冲地区深部以局部岩浆囊形式存在的岩浆,则构成了以其为代表的近代火山区地热系统的主要控热要素;东南沿海大面积分布的高产热岩体生热构成了热流中重要的热流分量,而以华北盆地为代表的盆地基底起伏和深大断裂则控制了盆地“坳中凸”地热异常区的地温分布。最后,总结了包括壳幔架构、构造热事件、地层岩性、断裂构造等影响区域热状态的深部—浅部因素,建立了控制我国陆区区域热状态的多级要素体系,为不同地区地热资源勘查和热源条件分析提供了科学依据。

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17. 老挝沉积物中金的分布特征及成矿远景区预测

王玮, 王学求, 张必敏, 刘东盛, 刘汉粮, Sounthone LAOLO, Phomsylalai SOUKSAN, 迟清华, 周建, 韩志轩

地学前缘 2025, 32 (1): 78-90. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.10.28

摘要（116）

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在推进“一带一路”倡议的基础上,中老两国开展了1∶1 000 000国家尺度地球化学填图工作。本次研究是首次在老挝全国范围开展优势矿种金的地球化学研究工作。初步研究了老挝全国金地球化学背景和空间分布特征,圈定了老挝全国金的地球化学异常并划分了金的勘查远景区。本次研究共采集地球化学样品2 079件,采用高精度分析技术泡沫塑料吸附-石墨炉原子吸收光谱法和严格的质量控制,分析了金元素。研究结果表明,老挝水系沉积物金含量为0.10~913.70 ng/g,平均值和中位值(背景值)分别为2.44和1.00 ng/g。老挝金的分布相对广泛且零散,遍布全国各地,其分布主要受构造活动和岩浆作用的共同影响,沿着深大断裂带延伸分布。以累积频率85% (1.99 ng/g)为异常下限,老挝全境共圈定金元素地球化学异常17处,其中8处达地球化学省规模(面积>1 000 km²),在圈定金异常的基础上综合考虑金元素的地球化学空间分布、地质背景、区域构造和矿产分布情况,划分了7处金的成矿远景区。这为老挝金矿勘查提供了覆盖全国的基础性地球化学资料,填补了老挝全国金勘查地球化学填图工作的空白。

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18. 基于渐进多粒度训练深度学习的矿物图像识别

万成舟, 季晓慧, 杨眉, 何明跃, 张招崇, 曾姗, 王玉柱

地学前缘 2024, 31 (4): 112-118. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.5.1

摘要（587）

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近年来,随着深度学习在地学领域中的应用,矿物图像识别变得越来越重要。虽然已经有研究将深度学习应用于矿物图像识别,并取得了一定的成果,但在大规模矿物数据集上的识别准确率仍然有待进一步提高。不同矿物之间可能存在细微的形态、纹理和颜色差异,符合细粒度识别算法特征,但以往的研究中很少有人采用细粒度方法进行矿物识别。所以本文提出了一种基于Next-ViT模型的细粒度矿物识别方法,通过引入渐进式多粒度训练拼图技术,实现对矿物图像的精确分类。首先采用Next-ViT模型作为特征提取器,该模型结合了Transformer结构和卷积神经网络的优势,能够提取到丰富的图像特征;接下来利用随机拼图生成器创建不同粒度级别的矿物拼图,这些拼图包含从细节到整体的多种信息。训练过程中采用渐进式多粒度训练策略,在训练的早期阶段,模型主要关注细粒度的特征,通过学习拼图中的细节信息来区分不同的矿物,随着训练的深入,模型逐渐将注意力转移到更大粒度级别的特征上,学习更加抽象和全局的信息。通过这种方式,模型能够充分利用不同粒度级别的信息,提高矿物识别的准确性。实验结果表明,该模型在常见的36种矿物数据集上取得了86.5%的准确率,有效地提高了矿物识别的准确率。这表明,细粒度识别方法对于矿物识别是有效的。

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19. 全球变化、层圈相互作用研究与地球系统科学

刘丛强

地学前缘 2025, 32 (3): 1-6. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.3.88

摘要（312）

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全球变化是自然过程与人类活动协同作用的结果,是人类活动主导下地球系统发生的结构性转变,其核心在于地球系统有限承载力与人类无限发展需求之间的矛盾,表现为气候、生态系统和社会经济的变化。圈层相互作用是驱动全球变化的关键因素,精准解析和预测圈层相互作用的过程机制、动态演变及相应的气候、环境和生态效应,有助于揭示全球变化的深层机制、准确评估地球系统突变风险和设计切实可行的可持续发展路径。本专辑聚焦全球变化与圈层相互作用前沿科学问题,从地球系统观测、模拟和管理等方面,详细阐述地球系统关键界面过程机制及其与人类活动的互馈关系,概述了当前全球变化和圈层相互作用研究领域的发展现状和进展,梳理了地球系统科学研究面临的挑战和前沿科学问题,展望了未来发展方向,旨在为全球变化科学应对、人类-自然和谐共生以及社会-生态系统可持续发展提供坚实的理论支撑。

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20. 基于CiteSpace的地质大数据与人工智能研究热点及前沿分析

朱彪彪, 曹伟, 虞鹏鹏, 张前龙, 郭兰萱, 原桂强, 韩枫, 王汉雨, 周永章

地学前缘 2024, 31 (4): 73-86. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.5.10

摘要（702）

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为研究地质学领域的大数据和人工智能研究现状、热点和前沿,在中国知网(CNKI)核心期刊和Web of Science(WoS)核心数据库收集了2000—2022年相关中文文献3 600篇、英文文献1 803篇,利用社区结构分析软件CiteSpace,从合作作者、研究国家、研究机构、关键词聚类、关键词时空分布图谱等进行可视化分析,并统计了2021—2022年间,地质学领域国际顶级期刊(综合影响因子10以上)的文献进行前沿分析。分析结果表明,近10年内该研究领域全球累计发文量激增,以中国为代表的亚洲国家和以美国为代表的欧美国家研究为主,双方累计发文量相差不大,论文中介中心性欧美国家普遍较高。我国研究机构之间的交流合作居多,与国外的研究机构交流合作较少,国外研究机构则与之相反。该领域以应用机器学习类方法、知识图谱构建等,在地质灾害防治、地震解释、石油与天然气勘查、固体矿产资源预测等方向进行的科学研究为研究热点,以深度学习、集成学习、智能平台搭建等为手段的地球演化过程中的重大地质事件研究、全球性气候变化、极地及海洋地质研究、数字地质建模及定量分析、地震预报、地灾易发性精准评估等为研究前沿。

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