地学前缘

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“地球科学智能与大数据” 主题专辑目次

2026, 33(4): 0-0.

摘要 ( 113 )

PDF(449KB) ( 125 )

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人工智能与大数据地球科学研究进展

周永章, 郭艳军

2026, 33(4): 0-Ⅷ.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.79

摘要 ( 157 )

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PDF(648KB) ( 230 )

为纪念中国矿物岩石地球化学学会人工智能与大数据地球科学专业委员会成立十周年,《地学前缘》组织出版本专辑,展示该领域最新研究进展。专辑收录论文涵盖智能找矿、三维地质智能重建、机器学习与深度学习、地质本体与知识图谱、地质大数据分析及矿产资源评价预测等研究方向。在智能找矿方面,研究者提出了GoldMiner-AI全流程智能系统,构建了“数据与知识双驱动”智能找矿范式,实现了从二维到三维的原生晕建模突破;在三维地质重建方面,发展了多判别器注意力生成对抗网络、基于多模态大模型的构造地质图建模及自适应有限差分等方法;机器学习与深度学习在地震图像超分辨率重建、山火识别、地壳厚度预测等领域取得显著进展;地质本体与知识图谱研究构建了矿物知识图谱补全方法及树状知识结构驱动的知识图谱构建框架;地质大数据分析揭示了火山活动与恐龙演化的时空关联,建立了流体包裹体大数据集分析流程;矿产资源评价预测发展了基于AlphaEarth数据、KAN网络及集成学习的多种智能预测模型。本专辑展现了人工智能与大数据技术驱动地球科学范式变革的最新成果。

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GoldMiner-AI:大数据与人工智能找矿系统的设计与实现

周永章, 朱彪彪, 童小畅, 李丹, 张彤, 牛露佳, 于新慧, 张玙情, 王郑哲, 郭亦嘉, 李文佳, 张灿

2026, 33(4): 1-11.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.3.4

摘要 ( 122 )

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PDF(7772KB) ( 179 )

针对当前地质找矿智能化转型中“从数据接入到智能分析的全流程自动化”以及“贯穿数据获取、融合处理、异常识别与智能预测的全流程端到端系统”仍属关键瓶颈的现实挑战,本文介绍笔者近年来围绕构建大数据与人工智能找矿新范式所持续性开展的研究成果,重点阐述面向找矿任务的全流程智能系统——GoldMiner-AI的构建与应用。该平台基于RuoYi-Cloud-Plus微服务架构,采用PostGIS、Neo4j、Milvus与MySQL协同的多数据库体系,实现对地质、地球化学、地球物理、钻孔、野外观察及文本报告等多源异构地学数据的统一管理。在智能化核心模块方面,系统集成了KAR-Graph异常识别框架与MAF-Net多源特征融合深度学习模型,并结合知识图谱与检索增强生成技术,构建了面向找矿垂直领域的大语言模型,形成了从异常识别、靶区圈定、知识推理到智能问答的完整智能工作流。在右江盆地、钦杭成矿带南段等矿区的验证结果表明:(1)系统能够有效识别卡林型金矿的Au-As-Sb-Hg异常组合,并深入挖掘与矿床成因相关的地球化学指纹;(2)通过多源图层叠加分析,系统可准确预测铅锌矿化带的空间位置;(3)垂直领域大语言模型能够显著减轻通用模型的“幻觉”现象,提升地学知识问答的准确性。GoldMiner-AI为矿产预测提供了一个可复现、可扩展、可工程化部署的系统平台,推动了找矿工作向全面智能化方向发展。

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智能综合找矿模型:理论构建、方法集成与找矿实践

肖克炎, 王瑶, 李楠, 唐瑞, 王政尧, 宋相龙, 孙莉, 邹伟, 丛源

2026, 33(4): 12-24.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.68

摘要 ( 117 )

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PDF(4991KB) ( 216 )

随着找矿工作全面向深部与隐伏区拓展,传统预测方法与单一机器学习模型面临泛化能力弱、缺乏地质可解释性等严峻挑战。为破解上述难题,本文系统梳理了“数据与知识双驱动”智能找矿范式的发展脉络,并构建了包含“数据-知识融合层、智能建模-解构层、应用验证-反馈层”的三层理论架构。本文深入剖析并凝练了打破“黑箱”壁垒的关键技术路径,指出基于知识图谱嵌入与图注意力机制的协同约束是当前实现数据与知识深度融合的核心机制。研究系统阐明了该机制的工作逻辑:通过地质本体的硬约束剔除空间无关噪声,并利用协同赋权的软约束引导模型自适应关注高致矿特征,从而建立了从野外实证到模型迭代优化的完整反馈闭环。综合分析表明,双驱动模式有效实现了人类专家成矿逻辑与机器算力的高效协同,显著提升了找矿模型的可解释性与预测精度。本研究可为推动地质找矿向智能化决策跨越、培育矿业新质生产力提供系统的理论参考与指引。

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三维原生晕建模与深部成矿预测应用

柳炳利, 李程, 周仲礼, 谢淼, 李康宁, 孔韫辉, 曹昌杰, 吴艺骁, 张立

2026, 33(4): 25-42.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.3.7

摘要 ( 85 )

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PDF(13906KB) ( 156 )

原生晕地球化学勘查是深部成矿预测的重要手段,但传统研究多基于二维剖面分析,难以完整刻画复杂成矿系统中原生晕的三维空间结构与连续性特征。针对这一局限,本文构建了一套三维原生晕建模流程,提出了基于成分数据分析的地球化学元素组合定量提取方法,并以甘肃省早子沟金矿为研究对象,建立了研究区的三维原生晕模型。基于三维原生晕模型的结构分析,进一步圈定了深部找矿靶区。结果表明:原生晕地球化学元素组合在三维空间中呈现显著的分带性与连续性,组合间多表现为渐变、叠加与继承的空间关系,揭示了成矿系统的空间演化规律。与传统的二维剖面方法相比,三维原生晕模型能够更完整地呈现晕体结构,无需进行繁琐的分带计算,有效降低了预测的不确定性。本研究拓展了原生晕地球化学勘查从二维到三维的技术路径,为复杂构造区深部成矿预测提供了以三维地球化学结构为核心的定量分析思路,是对现有勘查理论的有益深化与补充,对类似成矿系统的深部找矿实践具有参考价值。

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基于GATv2的三维成矿预测方法研究

张明明, 王乐萱, 王小元, 陈聪, 袁峰, 李晓晖, 丁静

2026, 33(4): 43-54.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.81

摘要 ( 61 )

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PDF(6824KB) ( 119 )

进入21世纪以来,随着矿产资源需求的持续增长及开采复杂性的提升,深部矿产资源勘探成为重要趋势。与此同时,为应对深部矿产勘探的需求,海量地质数据的处理与分析成为关键挑战。安徽省霍邱地区作为富含铁矿、铜矿等多种金属矿产资源的战略要地,深部勘探工作的重要性日益提升。本文以霍邱地区为实验区,采用了一种基于图注意力网络第二代(GATv2)的三维成矿预测方法。该方法通过构建矿床的三维地质模型,将地下空间离散为体素图结构,并利用GATv2对节点间的非线性空间关系进行动态注意力建模,结合GATv2的动态注意力机制,能够有效捕捉地质单元间的复杂拓扑关系及非线性交互模式,实现对深部矿产资源的高精度预测,并将结果与传统机器学习模型对比,验证了GATv2模型在处理复杂地质数据、揭示成矿规律方面的优越性。基于模型预测结果,在矿床区域圈定了一处重要成矿靶区,为矿产勘查提供了科学依据。研究结果表明,GATv2模型在三维成矿预测中展现出卓越性能,不仅提高了预测精度和效率,还为深部找矿提供了新的思路和方法,对类似地区的矿产勘查具有重要借鉴意义。

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地质知识与数据协同驱动的矿床智能预测大数据处理方法综述

余晓彤, 胡瑞忠, 周永章, 黄小文, 曹胜桃

2026, 33(4): 55-70.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.84

摘要 ( 93 )

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PDF(6424KB) ( 165 )

随着浅部矿产资源日趋枯竭,矿产勘查目标持续向深部、覆盖区及地质条件复杂区转移,多源海量地学数据的高效处理与智能利用已成为制约矿产预测取得突破的核心瓶颈。本文系统梳理了面向矿床智能预测的大数据处理关键技术,提出“地质知识与数据协同驱动”的处理框架。该框架的核心在于3条可操作路径:①以成矿理论约束数据处理,将矿床成因认识作为先验条件,主动介入多源数据集成、质量控制与异常识别等关键环节,从源头保障处理结果的地质合理性;②以矿床机理指导特征构造,将“源-运-聚”成矿要素、蚀变分带模式、控矿构造特征等地质知识转化为可计算的定量特征变量,以显式地质语义替代算法的盲目规律搜索,赋予AI模型地质含义;③以地质知识约束样本构建,依据成矿系统过程模型划定地质可信的正负样本,校正勘查历史偏差,从训练数据源头保障模型所能学习到的成矿规律的地质真实性。本文结合闽西南夕卡岩型铁矿区域尺度二维预测和胶东三山岛金矿田矿区尺度三维深部预测2个典型案例,解析知识-数据协同驱动框架的具体实现路径及其相对于纯数据驱动方法的核心优势。进而以“核心问题—针对性对策—前沿趋势”的对应结构,探讨数据壁垒、样本不平衡、模型可解释性及物理-地质规律一致性等挑战的应对方向与发展趋势。本文的核心论点是:面向矿床智能预测的大数据处理质量突破,不在于预测算法的复杂化,而在于地质知识以何种深度与精准度融入数据处理全流程。

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基于通道注意力机制优化的轻量型SqueezeNet智能成矿预测方法

杨娜, 张振凯

2026, 33(4): 71-83.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.57

摘要 ( 114 )

HTML ( 1 )

PDF(13917KB) ( 117 )

智能化找矿是矿产资源勘探的重要发展方向,深度学习能够揭示海量地学数据中与成矿相关的内在关联,挖掘多源控矿因素与矿产资源之间的复杂非线性关系。然而,当前用于成矿预测的深度学习模型通常参数较多、结构复杂,难以高效集成到现有矿产资源勘查评价系统或勘查工具中。同时,在提取局部空间特征时,往往未充分考虑不同控矿因素通道的重要性差异,导致模型预测性能提升受限。为此,本文提出一种基于通道注意力机制优化的轻量型卷积神经网络方法用于成矿预测。该方法采用SqueezeNet网络减少模型参数量,并通过引入Squeeze-Excitation模块为模型添加通道注意力机制,从而依据各控矿因素对预测结果的贡献动态分配权重,使模型更关注重要性高的控矿因素通道,保留更多关键成矿特征,提升成矿预测模型性能。将所提方法应用于陕西省凤县金矿潜力预测,通过对比传统卷积神经网络、未添加通道注意力的SqueezeNet,以及添加通道注意力模块的两种优化结构构建的成矿预测模型性能,证明了本文轻量型卷积神经网络模型能够大幅度减少模型参数量,同时验证了通道注意力机制对提高预测准确率的有效性。所构建的模型能够在29.5%的研究区预测面积内,准确识别81.8%的已知金矿资源,取得了可靠的矿产预测效果。

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基于多判别器注意力生成对抗网络的三维地质建模方法

翁正平, 毛新源, 陈麒玉, 崔哲思, 方洪峰, 张策, 吴冲龙, 刘刚

2026, 33(4): 84-94.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.69

摘要 ( 64 )

HTML ( 8 )

PDF(5322KB) ( 120 )

本文针对三维地质建模中训练样本稀缺、地质结构复杂以及生成结果在空间一致性与拓扑保持能力不足等关键问题,提出了一种基于多判别器注意力生成对抗网络(MDAGAN)的三维地质建模方法。在生成对抗框架的基础上,引入了多方向判别器联合约束机制,使生成模型在训练过程中同时接受来自X、Y、Z 3个方向的判别反馈,从而增强生成结果在三维空间中的方向一致性与整体结构协调性。同时,在判别器中引入混合中值空间-通道注意力模块(HMSCA),通过融合空间注意力与通道注意力机制,提高模型对多尺度结构特征及复杂空间相关模式的表达能力,增强有限样本条件下的训练稳定性与结构刻画能力。为验证方法有效性,本文在褶皱型二元岩相模型和高度随机的三维孔隙结构模型上进行了实验验证。实验结果表明,生成的三维地质体在宏观结构形态、空间相关性及三维连通拓扑特征方面均与参考地质体保持良好一致。通过变差函数和方向连通性函数等统计指标的定量分析结果表明,MDAGAN 在不同类型地质结构中能够较好地保持其空间统计特征。与对照模型相比,所提出方法在空间相关性保持、结构一致性约束以及统计特性拟合方面均表现出更优性能,能够在有限训练样本条件下稳定重建复杂三维地质结构,为复杂地质体的深度学习建模提供了一种有效方法。

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基于层序智能提取的构造地质图三维地质建模方法研究

郭甲腾, 李俊昆, 赵域浩, 王徐磊, 王路远, 向楷文, 熊自明, 李丰丹

2026, 33(4): 95-105.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.65

摘要 ( 76 )

HTML ( 6 )

PDF(6645KB) ( 119 )

基于地质图自动构建三维地质模型是推动数字地球技术发展的关键技术。目前主流三维地质建模方法难以仅通过图中的地质界线、产状等几何信息确定准确的地下地质构造,往往需要通过人工确定地层切割顺序或划定势场等方式才能实现建模,无法将图中体现的深层地质语义自动、智能地融入建模过程中。为此,本文提出一种基于多模态大模型的构造地质图三维地质建模方法。首先,采用地质构造相似案例检索与先验钻孔注入的方式对多模态大模型进行提示调优,实现地质图目标点位的地层层序智能提取;其次,基于图上的地质界线与产状几何数据,自动计算对应的地层厚度信息,完成虚拟钻孔的构建;最后,通过虚拟钻孔与地质图联合提取出地上下地层约束空间点集,采用神经网络对空间点地层属性进行分类预测训练并完成三维模型的构建。实验结果表明,与主流建模方法相比,该方法实现了针对复杂构造地质图的虚拟钻孔自动化智能提取,并能构建地表-地下无缝衔接的三维地质模型。

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AdaFDI:基于自适应有限差分的三维矿体边界隐式构建方法

王占刚, 颜宇, 何佳, 张世展, 谢良嘉

2026, 33(4): 106-119.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.3.82

摘要 ( 51 )

HTML ( 4 )

PDF(7714KB) ( 92 )

三维矿体边界建模主要采用以径向基函数为代表的空间插值方法,由于其线性系统规模与控制点数据规模高度相关,一般仅能处理万级规模的控制点数据,同时这些方法通常依赖梯度或法向约束以维持几何外推的稳定性。本文提出了一种基于自适应有限差分的三维矿体隐式边界建模方法——AdaFDI,在不引入任何梯度信息的前提下,针对分布不均匀且几十万级大规模控制点,实现了复杂三维矿体边界构建。通过引入八叉树卷积神经网格(O-CNN)实现在八叉树结构上对数据点空间分布特征进行逐层卷积融合,使具有相似局部几何特征的数据点归并在同一个最细层单元,达到顾及控制点空间相似性的自适应八叉树网格最优划分和网格总数控制的目的。在八叉树网格上,构建了适用于非均匀网格结构的有限差分格式,提出了针对八叉树网格悬挂节点与约束节点的差分算子和基于局部数据密度的自适应光滑权重处理策略,抑制稀疏数据下产生的数值伪影现象。数值实验结果表明,本文方法可以实现接近百万级非均匀控制点的复杂边界构建, 该方法在模型精度、计算效率和内存方面均优于传统的径向基函数和均匀网格有限差分方法,并在不同数据分布模式下均表现出良好的鲁棒性。

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勘查数据和成矿过程协同的胶东蚕庄金矿床矿化空间结构定量表征

毛先成, 王雅南, 刘占坤, 庄晓腾, 邓浩, 陈煜东, 黄珏璇, 陈进

2026, 33(4): 120-135.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.63

摘要 ( 58 )

HTML ( 3 )

PDF(10336KB) ( 105 )

矿山深边部找矿是保障资源可持续供应的关键,准确揭示矿化空间结构是实现找矿突破的重要前提。勘查数据中蕴含丰富的矿化空间结构信息,但目前研究仍难以深入挖掘这些数据,并从成矿过程视角系统定量表征矿化结构。本文以胶东半岛蚕庄金矿床为例,在三维地质建模与控矿信息定量提取的基础上,构建融合矿化分布与控矿信息的马尔可夫随机场(MRF)模型,识别金矿化富集部位;进而利用隐马尔可夫模型(HMM)推断矿化分布与控矿信息中隐含的成矿流体运移过程,建立基于成矿流体运移过程的矿化富集部位关联框架,厘定金矿化空间结构。研究结果表明:望儿山断裂的形态与体积应变特征显著控制蚕庄金矿床的矿化分布,矿化集中出现在特定起伏段和走向扩容区间;矿区内存在多个不规则矿化富集部位,空间分布具显著异质性,与高品位体元分布一致;成矿流体运移通道整体向SWW方向侧伏,与构造扩容带紧密相关。在此基础上,本文提出了蚕庄金矿床多尺度流体通道成矿模式,圈定5个深部成矿有利区,可为矿山深边部找矿工作提供参考。

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基于多尺度双判别器GAN的地震图像超分辨率重建方法

刘刚, 潘璐, 陈麒玉, 崔哲思, 方洪峰, 张策, 张志庭

2026, 33(4): 136-149.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.62

摘要 ( 69 )

HTML ( 1 )

PDF(6359KB) ( 106 )

地震图像超分辨率重建是提升油气勘探中地质解释精度与储层预测可靠性的关键环节,其目标是在不增加采集成本的前提下恢复高频信息、增强薄层与断层等精细构造表征。受野外采集条件限制,以及地下介质吸收衰减与随机噪声、相干噪声叠加影响,实际地震资料常呈现分辨率不足、频带受限与细节模糊等问题,导致同相轴连续性变差、断层界面不清,从而影响构造解释、层序划分及属性反演等后续流程。近年来,深度学习技术为解决该问题提供了新途径,然而现有方法仍面临特征提取尺度单一、物理约束缺失及泛化能力不足等挑战。本文提出一种多尺度双判别器生成对抗网络(MSDD-GAN)。首先设计基于多尺度残差组(MSRG)的生成器,通过并行多分支与跨层残差连接实现多尺度地质特征的联合建模;其次构建空间-频率协同的双判别器机制,其中结构判别器从空间域评价地层连续性、断层清晰度与纹理一致性,频域判别器约束地震数据频率分布的合理性,抑制不合理高频伪影。实验在合成与现场地震数据上开展系统验证,并以代表性方法SeisGAN为主要基线对比,综合采用PSNR、SSIM及频谱一致性等指标进行评估。结果表明,MSDD-GAN能够改善薄层与断层重建质量,同相轴连续性增强,细节更清晰且噪声得到有效抑制。进一步的消融实验(去除MSRG与去除频率判别器)验证了多尺度特征建模与频域约束对提升地震图像超分辨率重建真实性与稳定性的关键作用。

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基于动态多尺度混合注意力网络的火点识别方法

魏盛桃, 朱良峰, 吴建峰

2026, 33(4): 150-163.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.24

摘要 ( 58 )

HTML ( 3 )

PDF(18264KB) ( 94 )

全球气候变暖加剧了山火活动的频率与严重性,传统火点识别方法存在误报率高、实时性不足、全尺度识别能力欠缺等问题。为实现火点精准、近实时识别,本文提出动态多尺度混合注意力网络(DMHAN)及多维度样本数据增强方案。首先,针对野火样本稀缺与类别不平衡问题,基于热传导方程与辐射传输模型生成火点样本,为模型训练提供高质量数据支撑;其次,构建双分支并行的DMHAN模型,整合动态多尺度空间注意力卷积模块(DMSAC)与门控时序特征融合模块(GTFF),分别实现空间尺度自适应特征提取与时序动态特征的阶段自适应融合;最后通过自适应时空特征融合策略,平衡空间细节与时序动态信息的贡献权重。基于Himawari-8/9卫星数据,在中国西南地区玉溪、凉山、毕节三起典型山火事件中进行实验验证,结果表明,DMHAN模型平均火点准确率(FA)超90%、总体准确率(OA)超97%,误报率(FAR)和总体虚警率(OFR)显著低于JAXA WLF L2产品及LSTM、Transformer、MSSTF等对比模型,在不同燃烧阶段及多尺度火点场景下均表现出高稳健性。消融实验进一步验证了模型各核心模块的有效性,为全尺度火点监测提供了高效技术方案。

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陆缘造山带地壳厚度演化预测:大数据驱动的人工智能方法

陈永良, 申博冉, 许文良

2026, 33(4): 164-174.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.23

摘要 ( 61 )

HTML ( 1 )

PDF(5977KB) ( 128 )

地壳厚度是理解大陆构造演化的关键参数。然而,在陆缘造山带中对其进行定量预测一直受到数据匮乏的阻碍。尽管利用地球化学数据的人工智能方法有所进步,但成分数据固有的“闭合效应”对模型性能的根本影响往往被忽视。为了解决这个问题,我们开发了一种将等距对数比(ILR)变换与随机森林算法相结合的新方法,以减轻数据偏差并提高预测准确性。用全球岩石地球化学数据库训练所得的ILR-RF模型在测试中取得了出色的准确率,并且显著优于比较的主流模型。应用该模型,我们重建了东北亚小兴安岭—张广才岭山脉以及东部吉林-黑龙江地区的中生代地壳演化历史。此次重建揭示了一个由地壳增厚随后变薄所构成的动态过程:在早三叠世(约2.5亿年前),地壳厚度达到峰值约60 km;到晚三叠世(约2.2亿年前),厚度减至约45 km;在中侏罗世(约1.7亿年前),地壳再次增厚;最终在早白垩世(约1.1亿年前),厚度稳定在约43 km。值得注意的是,显著的早白垩世变薄事件与该地区大规模金矿化活动的高峰期高度相关。这一发现为理解东亚大陆边缘的中生代构造动态提供了关键约束,并为探索重大成矿事件的深层驱动因素提供了新的视角。

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钒矿资源可利用性智能评价:基于CNN的流程构建与实证

戢兴忠, 王琨, 陈其慎, 张艳飞, 李强, 李振清, 赵宇

2026, 33(4): 175-186.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.85

摘要 ( 66 )

HTML ( 3 )

PDF(3525KB) ( 120 )

矿产资源可利用性评价贯穿从单个矿山的微观评价到全国单矿种的宏观评价,需综合考虑地质、采矿、加工选冶、基础设施、经济、市场、法律、环境、社区及政策等多维因素,旨在科学评估全国查明矿产资源中预期可经济采出的资源总量。基于此,本研究以包含地质、技术、经济、政策法律与外部条件5大类共35项指标数据作为特征,以“可利用性”作为目标变量,并对矿床类型等离散特征进行了预处理,构建钒矿资源可利用性智能评价模型。研究数据来源于全国矿产资源储量数据库,覆盖生产、在建、停产、关闭及未利用等各类钒矿区190余处。数据按4∶1∶1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集。研究显示,CNN模型能够有效捕捉指标间的局部关联与复杂非线性交互,并识别出影响我国钒矿可利用性的关键指标包括资源储量规模、选矿难易程度、含矿层位、供电条件、开采方式、矿石组分、运输距离及勘查类型等。评估结果表明,当前不可利用的资源主要为赋存于寒武系黑色页岩中的石煤型钒矿,以及西部基础设施薄弱的偏远地区钒矿。相比传统德尔菲法,该方法在指标识别精准度、评价效率与模型可更新性方面优势显著。

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基于深度学习的多模态遥感数据石冰川分类模型研究

吝路军, 张艳妮, 刘磊, 冯敏, 文雯, 尹芳

2026, 33(4): 187-202.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.61

摘要 ( 64 )

HTML ( 2 )

PDF(13108KB) ( 95 )

石冰川可分为活动型、转换型与遗迹型,其在含水量、古气候信息保存能力及灾害风险等级等方面具有显著差异,系统开展石冰川分类对理解气候演变、评估高寒区水资源具有重要意义。目前,基于光学遥感的地貌特征可实现石冰川的类型区分,但缺乏量化依据;基于雷达遥感的运动特征虽能实现定量分类,却存在大量未定义类型。融合两类遥感数据,可同时弥补光学数据定量能力不足与雷达数据分类不全的局限。本研究联合Sentinel-2影像与LOS形变速率数据构建代表性样本集,结合深度学习与集成学习策略,建立了高精度石冰川三分类模型及强普适性的分类流程。模型在训练集、测试集与验证集上的F1-score均高于0.90,表现出良好的泛化性能。在青藏高原五个典型区域的分类验证中,模型显示出较强的实用性。特征重要性分析表明,该深度学习框架能有效融合雷达与光学信息,发挥二者在石冰川分类中的互补优势。本方法为青藏高原及其他高山地区石冰川的高精度分类提供了新的技术途径。

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基于实体感知预训练语言模型的矿物知识图谱补全

季晓慧, 杨中基, 张占昊, 杨眉, 许博, 吕国诚, 刘敏, 张招崇, 张静, 王春宁

2026, 33(4): 203-210.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.22

摘要 ( 61 )

HTML ( 2 )

PDF(2377KB) ( 102 )

矿物知识图谱的完备性对其下游应用效能具有关键影响。为提升矿物知识图谱的完整性，本文提出一种基于实体感知预训练语言模型的知识图谱补全方法。首先，收集并整合最新矿物资料，扩展已有知识库，并将新增矿物实体转化为图谱中的节点。为补全实体间缺失的关系，本文使用矿物领域数据对语言模型进行微调，以增强其矿物知识理解与推理能力。在此基础上，通过频繁模式挖掘自动生成结构化提示词，并结合检索增强生成技术，在提示中引入相关上下文信息，从而进一步提升模型在知识三元组判定任务上的准确性与可靠性。本文采用 Python 实现了上述方法，并与现有相关模型进行了对比实验，结果表明本方法在Hits@5、Hits@10指标上显著优于对比模型，补全后矿物知识图谱总关系数提升8.4%，验证了本方法在矿物知识图谱补全任务上的有效性，为完善矿物知识体系提供了可行的技术路径与工具支持。

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树状知识结构驱动下的地质知识图谱构建方法与应用：以湖北宜昌地区寒武系-奥陶系为例

郭艳军, 王英, 刘楚雄, 衣禹桥, 刘建波, 强浩, 吴尚欣, 冯雪松, 石冉

2026, 33(4): 211-222.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.83

摘要 ( 60 )

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PDF(15835KB) ( 105 )

地质知识的高效整合与深度利用长期面临多源异构、术语表述不一致及图文信息割裂等关键挑战。为此，本研究提出一种树状知识结构驱动的地质知识图谱构建方法。该方法首先构建多模态解析框架，以深度融合文本、图像及表格的语义信息；其次，创新性地引入显式树状知识结构作为领域先验，引导大语言模型按“剖面-地层-岩性”等地层学逻辑进行层次化知识抽取；进而采用融合编辑距离与语义向量的智能实体对齐机制，结合文献元数据实现跨文献实体融合。以湖北宜昌地区寒武系-奥陶系文献为案例验证，结果表明：该方法能有效解析复杂地质语义，实现多粒度知识的结构化抽取与跨模态信息精准对齐，构建了可溯源、可动态更新的区域地层知识图谱，为地质知识的数字化重构与智能应用提供了系统性技术方案。

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基于知识图谱的地质知识-文档一体化问答系统

王成彬, 别林瀚, 李子晨, 王明果, 陈建国, 汪新庆, 常力恒, 王博, 王越, 任江涛, 王卫, 熊萍

2026, 33(4): 223-237.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.82

摘要 ( 116 )

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PDF(13821KB) ( 113 )

为解决传统地质资料规模庞大、结构复杂、难以快速检索的问题，本研究以语义解析和知识表示两大核心技术为基础构建了基于地质矿产知识图谱的地质矿产领域的问答系统，实现了地质知识以及来源文档的一体化查询。首先，采用 BERT-BiLSTM-CRF 模型实现地质实体识别，使用 TextCNN 完成关系分类，然后基于 TransD 模型进行知识表示学习与答案检索；在知识检索和问答的基础上，利用关键词和文档的匹配关系实现知识-文档的一体化查询推荐。实验结果表明，BERT-BiLSTM-CRF在实体识别中F1达到0.898，TextCNN在关系分类中准确率达0.932，TransD在知识表示学习中取得最佳链接预测表现。最终构建的Web端地质问答系统可支持知识图谱查询和自然语言问答，为地质人员提供便捷的知识检索服务，为未来扩展至更多矿种知识图谱问答系统奠定了方法基础。

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中生代火山活动与恐龙演化的时空相关性分析

张柯, 侯卫生, 成秋明

2026, 33(4): 238-252.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.66

摘要 ( 76 )

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PDF(6910KB) ( 134 )

火山活动长期以来被视为驱动恐龙演化及灭绝过程的重要地质因素之一，探究二者的时空关联关系，对于进一步理解恐龙的适应性演化、空间迁移模式乃至集群灭绝事件有着重要意义。当前对火山活动与恐龙演化的时空关联研究仍存在明显不足，尤其是在地质大数据快速发展的背景下，缺乏基于多源数据库整合与定量空间分析的系统性研究，这在一定程度上制约了对二者协同演变规律的深入解析。本研究在数据驱动框架下，整合了古生物学数据库（The Paleobiology Database， PBDB）和深骨数据库（Deepbone Database， DBD）的恐龙化石记录以及大陆和海洋岩石的地球化学数据库（Geochemistry of Rocks of the Oceans and Continents， GEOROC）的火山岩数据。在此基础上，结合古地理重建、核密度估计及K-D树最近邻搜索等方法，系统解析了晚三叠世至晚白垩世恐龙演化与火山活动的时空关联特征。结果表明：在中生代整体温暖气候背景下，恐龙分布呈现以中纬度地区为分布峰值的纬度梯度格局；中大西洋大火成岩省喷发和卡鲁-费拉尔大火成岩省喷发显著影响恐龙演化，在时间和空间上二者表现出高度相关性；空间距离分析进一步揭示，恐龙化石与火山岩的距离分布呈现递减趋势与双峰特征，第一峰值位于0~200 km，第二峰值位于约450 km处。该空间分布模式可能是火山喷发引发的短期环境灾害效应、火山物质输入带来的长期生态增益作用以及构造活动塑造的古地理格局共同作用的结果。

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数据驱动下的流体包裹体分析：南岭石英脉型钨矿床成矿流体研究

夏庆霖, 孟亚琪, 靳鑫洲, 刘奇峰, 吴靖康

2026, 33(4): 253-262.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.64

摘要 ( 51 )

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PDF(7057KB) ( 101 )

流体包裹体研究能够获取成矿流体的温度、盐度、密度、压力及成分等重要信息，是揭示成矿过程与矿床成因机理不可或缺的手段。以往该研究多集中于少数典型矿床，数据规模有限，分析方法相对简单，制约了深层次信息的提取与解读。南岭成矿带广泛发育中生代石英脉型钨矿床，是研究成矿流体大尺度演化的理想区域。本文系统构建了南岭地区石英脉型钨矿床的原生流体包裹体大数据集，基于数据驱动方法，对流体包裹体信息进行深入挖掘。本研究通过Wasserstein距离衡量不同矿集区测温数据的相似性，并结合N-S分形分析及高斯混合模型聚类划分流体演化阶段。研究结果表明：南岭石英脉型钨矿床具有多阶段成矿特征，含矿石英脉中流体包裹体以富液两相包裹体为主，液相成分以H₂O占主导，均一温度介于109.6~397.1 ℃，盐度变化范围为0.18%~20.75% NaCl_eq（质量分数）；基于Wasserstein距离可将南岭石英脉型钨矿床划分为四类，四类矿床展示了南岭石英脉型钨矿床成矿流体的四种演化路径；N-S分形模型与GMM聚类的贝叶斯信息准则变化趋势共同表明各矿集区的成矿热液活动并非连续渐变，而是具有显著的多阶段性特征。不同尺度的流体演化过程在局部矿集区内表现出明显的自相似性，印证了在宏观区域尺度上深部流体演化的内在物理化学规律具有高度的一致性。通过数学地质模型与大数据分析，本研究克服了以往单一矿床研究的局限，尝试为成矿热液相似性度量和流体多阶段特征识别提供一种定量化的视角。

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基于PCA-聚类-IQR分析链的滨海盐沼土壤氯离子生态阈值数据驱动识别：以辽河口为例

林小淳, 熊静, 袁欣, 黄园英, 张隆隆

2026, 33(4): 263-271.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.59

摘要 ( 52 )

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PDF(1673KB) ( 101 )

氯离子（Cl^-）作为滨海湿地土壤盐渍化过程的关键指标，其生态阈值的识别对揭示水盐环境演变机制具有重要意义。本研究以辽河口湿地为对象，基于340个样品的28项土壤理化指标，集成主成分分析（PCA）、K-means无监督聚类与四分位距法（IQR），系统解析Cl^-的共变机制并识别其生态阈值。PCA显示，Cl^-与土壤含水量等水盐因子在空间上呈现稳定共变特征，其分异主要受局地水分条件调控，体现了蒸发-淋溶过程对盐分再分配的影响。通过K-means聚类将样品划分为三类具有显著水盐差异的群组，对应不同盐渍化程度。基于IQR规则提取合理变化区间与潜在异常值，结合聚类组间分布特征，确定关键生态阈值。该方法无需预设经验阈值或人为分级，实现了Cl^-生态风险阈值的客观、数据驱动识别。结果显示Cl^-的低-中风险阈值为28.93 mg/kg，中-高风险阈值为144.66 mg/kg，高盐样品中局部存在405.06 mg/kg的异常富集。结合植被分布特征发现，低盐植被样地的Cl^-浓度普遍低于28.93 mg/kg，而盐生植被及高盐胁迫下的芦苇样地多高于144.66 mg/kg，表明所识别阈值与实际生态响应高度一致。本研究构建了一种基于人工智能与大数据分析的生态阈值识别技术框架，为复杂环境中关键地球化学指标的智能量化与生态管理提供科学依据。

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滇东南富宁地区风化壳型钛铁砂矿隐伏矿成矿预测：来自AlphaEarth数据融合与机器学习的应用

赵志芳, 钱第伟, 王泽传, 章涛, 袁嘉晨, 马华盛

2026, 33(4): 272-294.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.3.6

摘要 ( 58 )

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PDF(30922KB) ( 117 )

钛金属因独特的理化性质，被誉为“第三金属”，在航空航天、海洋工程与生物医学等领域应用广泛。在我国，风化壳型钛铁砂矿是重要的钛资源类型，其中滇东南富宁地区风化壳型钛铁砂矿潜力巨大，但勘查推进效率仍较缓慢。遥感地质作为近年愈来愈广泛拓展应用的智能找矿方法，在表生风化壳型矿找矿勘查中优势显著。但以往遥感地质研究往往面临多源遥感异构数据难有效融合、成控矿条件无法精细解析等挑战。针对这些挑战，本研究选取富宁钛铁砂矿区为研究区，基于谷歌2025面向全球发布、融合了多源异构遥感数据、分辨率达10 m、具有64维的AlphaEarth数据，结合地质、地球化学及地形地貌等多维数据进行成控矿条件解析，构建基于“机器学习建模”的遥感智能找矿方法体系。基于随机森林（Random Forest，RF）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）与多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）模型对比实验，优化开展钛铁砂矿成矿预测。实验结果表明：AlphaEarth数据显著增强了矿化异常信息识别能力并明确约束了地质指示意义；MLP模型较RF模型和SVM模型在预测精度与稳定性上表现最优，对复杂地质背景下的矿化异常信息识别能力突出。基于MLP生成的成矿有利度信息与已知矿床高度吻合，经成功率曲线精度评价及野外验证，预测准确性高（AUC=0.94）。本研究为富宁地区钛铁砂矿勘查提供了科学依据，也为类似地区同类矿床的智能预测提供了可参考的技术路径。

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基于多源遥感与地球化学数据的KAN模型智能成矿预测：以甘肃寨上-马坞整装勘查区为例

陈以纯, 贺金鑫, 陈永良, 遇运良, 陈家骏

2026, 33(4): 295-309.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.1

摘要 ( 69 )

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PDF(33700KB) ( 131 )

机器学习技术已广泛应用于矿产资源预测，但主流监督学习方法常受限于正样本稀缺、负样本界定主观及模型决策“黑箱” 等瓶颈。为应对这些挑战，本研究首次将具有内生可解释性与高参数效率的Kolmogorov-Arnold网络（KAN）引入矿产预测领域。以甘肃寨上-马坞金矿整装勘查区为试验区，系统融合区域地球化学与多源遥感数据，构建了涵盖构造地貌、热液蚀变、元素异常的30 m分辨率多维特征数据集，并设计了伪标签迭代扩充机制以缓解小样本过拟合风险。该区成矿背景复杂，隐伏矿体定位困难，为方法验证提供了理想场景。结果表明：KAN模型训练区AUC达0.82，在独立盲测区对3处已知矿床60 m缓冲带的识别率达100%，预测性能显著优于随机森林。可解释性分析进一步揭示，地球化学异常（44.2%）、遥感蚀变信息（38.6%）与地形特征（17.2%）的协同贡献，完整映射了成矿作用过程。本研究不仅提升了预测模型的精度与可解释性，也为弱信息区及类似复杂地质背景下的找矿勘查，提供了一条兼具高准确率与过程透明度的技术新路径。

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融合多源数据与集成学习的高精度预测框架：以巴基斯坦Chagai地区成矿远景制图为例

张群佳, 吝路军, 刘磊, 刘燕群, 梅佳成

2026, 33(4): 310-326.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.2

摘要 ( 78 )

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PDF(44396KB) ( 121 )

成矿远景制图是区域矿产勘查的关键环节，然而在样本有限、地质数据异构的复杂条件下，传统方法及单一模型的预测稳定性与泛化能力仍显不足。为此，本文以巴基斯坦Chagai西部成矿带为研究区，集成高光谱遥感、地质、地球物理与地球化学等多源数据，提出一种融合集成学习的自适应特征-空间融合网络成矿预测技术路径。该方法通过三维卷积对像元地学属性与其邻域空间上下文信息进行联合建模，且引入自适应注意力机制实现多源特征的协同融合；同时采用基于随机重采样的袋装集成学习策略，有效降低样本选择偏差、类别不平衡及噪声对预测结果的影响，从而提升模型的稳定性与泛化能力。实验结果表明，所生成的成矿远景图在训练区与独立测试区均与已知矿床空间分布高度吻合，野外验证亦在多个预测高潜力区识别出与斑岩型铜矿成因相关的矿化与蚀变现象，显示出良好的勘查指示意义。进一步的特征重要性分析表明，Cu品位在模型预测中贡献最大且呈显著正相关关系，而Ag表现为负相关特征，该结果与斑岩型铜矿床成矿过程中元素迁移与分带规律高度一致；在光谱层面，模型对与泥化、高级泥化及青磐岩化蚀变密切相关的短波红外诊断波段赋予了较高权重，反映出岩浆-热液作用控制下不同蚀变分带的空间分异特征。上述结果表明，所提出方法具备良好的预测性能，为复杂地质背景下的智能成矿预测提供了一种可靠且具有推广潜力的技术框架。

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面向矿产资源评价预测的生成式先验转换模型（MineralGPT）：以崤山-熊耳山地区金多金属矿找矿靶区优选为例

邓吉秋, 郭志勇, 刘文毅, 张超林, 王琦琦

2026, 33(4): 327-339.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.26

摘要 ( 67 )

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PDF(6544KB) ( 108 )

矿产资源是经济社会发展的重要物质基础。开展矿产资源评价与预测，能为矿产资源的勘查、开发与保护提供科学依据。然而，基于传统人工分析的找矿方法存在主观性强、具有局限性且成本高等问题，而基于计算机的综合评价方法则常面临数据利用不充分、模型固定及文本资料利用率低等挑战。为此，本研究将专家知识与人工分析经验转化为先验规则，以文本分析为基础，引入自然语言处理方法并结合计算机技术，提出了一种新的矿产资源评价预测模型——生成式先验转换模型（MineralGPT）。该模型框架以先验知识的描述、存储、解析为核心驱动，支撑包括数据处理与分析、成矿信息提取与找矿预测、内容生成与优化在内的多类型算法任务。以崤山-熊耳山地区金多金属矿找矿靶区优选为例，在MineralGPT框架下构建基于词项加权的矿集区找矿靶区优选模型。实验结果表明：在少量数据支持下，MineralGPT的预测结果几乎与专家评价一致。相较于ChatGPT等依赖庞大数据与算力的大型语言模型，MineralGPT具有低成本、受限少、可定制性高等优势。通过将先验知识进行规则化描述、存储与解析，MineralGPT不仅为矿产资源评价提供了新方法，亦为融合规则与学习的新一代人工智能技术发展提供了新思路。

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干热岩型地热开发技术与发展方向

孙焕泉, 方吉超, 罗璐, 张英, 王磊, 秦学杰, 刘红磊

2026, 33(4): 340-356.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2026.2.28

摘要 ( 100 )

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PDF(9771KB) ( 113 )

干热岩是地热能主要赋存形式之一,属于绿色低碳可持续能源,开发潜力巨大,在全球能源转型中占据重要战略地位,但深层高温高压高硬极端环境导致勘查、钻井、热储改造等多重技术挑战。全球干热岩开发历经半个世纪探索,美国Project Red项目通过“水平井+分段压裂”技术实现革命性突破,开启商业化开发新阶段。我国已初步厘清了干热岩资源主要分布格局,建立了干热岩“源-储-盖”富集理论和“战略选区-区带优选-目标评价”递进式评价方法,发展了专用PDC钻头、钻井液主动降温技术、耐高温旋转导向与工作液体系,提升干热岩破岩效率与井筒热管理,创新“间歇式注入+循环变排量”压裂技术,构建高效热交换缝网,在青海共和盆地、海南福山凹陷、河北马头营等地开展了勘查开发试验。未来,将聚焦成储理论与智能高效开发技术攻关,构建“地热+”多能协同模式,建设国家级中试平台,催生深地科学与工程相关新学科,推动干热岩规模化、商业化开发,为我国能源转型和实现碳中和目标提供战略支撑。

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城市地下空间三维地质建模效率和精度提升方法:以上海为例

杭振泉, 薛涛, 陈建平, 史玉金

2026, 33(4): 357-367.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.11.79

摘要 ( 60 )

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PDF(13970KB) ( 107 )

三维地质建模在城市地下空间的开发利用中起着重要的作用。目前,三维地质建模面临着数据稀疏和自动化程度有限的挑战。此外,属性插值方法未充分考虑实际地层的影响,插值的精度低。本文提出了一种利用多源数据自动构建三维地质模型的方法。首先,多源异构的地质剖面、地震剖面和等值面数据被转换为同构的虚拟钻孔数据,补充了三维地质建模中的实际钻孔数据。其中地质剖面和地震剖面用于构建虚拟钻孔,等值面数据用于修正虚拟钻孔。随后,为了提高显式建模的效率,设计并实现了一种分层建模方法。最后,采用单一分层、水平分层和平均分层的三维地质结构模型,约束三维属性模型的建模。此外,在反距离权重和克里金法等插值方法中引入地层约束,提高了属性插值的精度。该研究为上海市地下空间的开发利用提供了技术支撑。

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方解石U-Pb定年技术在准噶尔盆地莫索湾凸起侏罗系成岩-成藏过程研究中的应用

姚诗华, 鲁雪松, 桂丽黎, 卓勤功, 胡耀, 郝梦真, 王春麟, 王莹莹

2026, 33(4): 368-382.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.1.42

摘要 ( 66 )

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PDF(9712KB) ( 85 )

莫索湾凸起侏罗系作为准噶尔盆地腹部一套重要的深埋含油层系,受多期构造活动叠加影响,油气成藏过程复杂。为深入揭示研究区侏罗系砂岩储层成岩演化与油气成藏的耦合机制,本文采用多尺度综合研究方法,系统开展储层岩相学、激光原位方解石U-Pb定年与流体包裹体测试,结合埋藏史和热演化史模拟结果,定量表征储层成岩演化与油气充注的动态耦合关系。本研究提出莫索湾凸起侏罗系具有“早期充注-晚期调整”的成藏模式,识别出3期油气充注事件:第一期为早白垩世((132.5±1.3) Ma)低熟原油充注,表现为方解石中赋存的黄色荧光油包裹体,其U-Pb定年结果与伴生盐水包裹体最小均一温度投影时间(133 Ma)高度吻合;第二期为渐新世晚期(约35 Ma)成熟油调整充注,以石英裂隙中的蓝色荧光油包裹体为标志;第三期则为新近纪天然气充注,但由于超压封隔层的阻隔,天然气未大规模侵入侏罗系储层。这一研究不仅深化了对准噶尔盆地深层油气成藏机制的认识,也为类似复杂构造背景下油气藏的勘探开发提供了重要的理论依据和实践指导。

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华北苍峄铁矿带变质岩岩石成因及其地质意义

李昱欣, 李珊珊, 鞠楠, 侯照亮, 支成龙, 韩双元, 王少杰, 尚振, 朱志勇, 王栋, 王英九, 安茂国

2026, 33(4): 383-400.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.1.11

摘要 ( 60 )

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鲁西地块发育大量赋存于绿岩带中的BIF型铁矿床,如会宝岭铁矿、小闫庄铁矿、沟西铁矿等。苍峄铁矿带地处绿岩带内,前人研究表明绿岩带与BIF型铁矿床近同时形成,成矿作用、火山作用和沉积作用具有成因联系。绿岩带主要形成于2.7~2.6和2.5 Ga两期岩浆作用,然而铁矿床形成时限和成因研究较为薄弱。本文对苍峄铁矿带赋矿围岩斜长角闪岩、角闪片岩和变粒岩进行了详细的年代学和地球化学研究,以限定成岩年代、岩浆演化过程,进而探讨构造背景和成矿环境。磷灰石U-Pb定年表明,斜长角闪岩的原岩年龄为2 522 Ma,绿片-角闪岩相变质年龄为2 411 Ma,角闪-麻粒岩相变质年龄为1 874 Ma。斜长角闪岩和角闪片岩具有高的Al₂O₃、FeO含量和低的Na₂O、K₂O、TiO₂含量,Eu正异常,轻稀土元素相对重稀土元素表现出不同程度的富集,表明其原岩为玄武岩。变粒岩具有高的SiO₂、Al₂O₃含量和低的FeO含量,无明显的Eu异常,轻稀土富集,重稀土亏损,表明其原岩为英安岩。斜长角闪岩和角闪片岩具有与亏损地幔岩浆源区相似的Ce、Nb、Ti负异常,Nb、La、Nd与Zr呈正相关和V与Zr呈负相关说明岩浆演化过程中存在分离结晶,高Nb/Th和Th/Yb值说明在岩浆演化过程中有地壳物质加入。变粒岩岩浆Nb/Ta值为9.7~12.6,与壳源岩浆相似。斜长角闪岩、角闪片岩和变粒岩具弧岩浆特征,说明原岩形成于汇聚板块边缘俯冲-碰撞过程。

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攀西红格岩体单斜辉石Sr同位素和微量元素组成制约钒钛磁铁矿床成因

郭艳峰, 佘宇伟, 李珊珊, 朱志勇, 谢秋红, 何海龙

2026, 33(4): 401-419.
DOI: 10.13745/j.esf.yx.2025.1.25

摘要 ( 71 )

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攀西地区红格镁铁质-超镁铁质层状侵入体赋存世界级的钒钛磁铁矿矿床,然而其矿床成因仍然存在争议。本次研究报道了红格岩体单斜辉石原位Sr同位素和微量元素组成,并以此探究红格岩体母岩浆侵位、演化和成矿过程。红格岩体根据岩石结构特征可分为下部岩相带、中部岩相带和上部岩相带。岩相学研究显示,单斜辉石作为岩浆演化早期结晶的主要矿物之一,其Sr同位素组成反映了母岩浆的Sr同位素特征。原位Sr同位素分析结果显示3个岩相带具有相对均一的Sr同位素组成,其中下部岩相带单斜辉石(⁸⁷Sr/⁸⁶Sr${)}_{0}^{\mathrm{单}\mathrm{斜}\mathrm{辉}\mathrm{石}}$为0.705 3~0.706 2,中部岩相带单斜辉石(⁸⁷Sr/⁸⁶Sr${)}_{0}^{\mathrm{单}\mathrm{斜}\mathrm{辉}\mathrm{石}}$为0.705 5~0.706 4,上部岩相带单斜辉石(⁸⁷Sr/⁸⁶Sr${)}_{0}^{\mathrm{单}\mathrm{斜}\mathrm{辉}\mathrm{石}}$为0.705 5~0.706 4。相比下部岩相带全岩Sr同位素组成((⁸⁷Sr/⁸⁶Sr${)}_{0}^{\mathrm{全}\mathrm{岩}}$=0.705 7~0.707 6),下部岩相带单斜辉石显示更低的Sr同位素组成,暗示母岩浆在侵入红格岩浆房之前已经富集Sr同位素,而红格岩浆房后堆晶过程中地壳流体加入可能引起全岩Sr同位素升高。下部岩相带单斜辉石Cr、Ni含量与全岩V含量没有相关性,暗示下部岩相带铁钛氧化物结晶可能受控于岩浆成分而非单斜辉石分离结晶。相比而言,中部岩相带和上部岩相带单斜辉石的Cr、Ni含量与全岩V含量呈正相关性,表明大量Fe-Ti氧化物与单斜辉石同时结晶。下部和中部岩相带作为主要的赋矿岩相带,单斜辉石Sc含量变化较小(平均值为59.2×10^-6)且明显高于不含矿的上部岩相带(平均值为38.7×10^-6),暗示下部岩相带和中部岩相带经历了频繁的富Fe-Ti岩浆补充,而上部岩相带岩浆补充明显减弱。而不相容元素Zr显示相反的趋势,也暗示了红格岩浆房位于岩浆通道系统。因此,频繁的富Fe-Ti岩浆补充是形成中部岩相带厚层矿体的关键。

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碱性花岗岩中锆石-石英假象智能识别:基于深度学习的新视角

温鸿涛, 邱昆峰, 才艺伟, 周统, 马甲栋, 吴鸣谦, 侯照亮, 么建来, 孙华峰

2026, 33(4): 420-436.
DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.1.29

摘要 ( 62 )

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碱性花岗岩型稀有稀土矿床中岩浆的结晶分异作用与稀土(rare earth elements,REE)等元素的富集密切相关,期间原生含锆矿物向热液锆石的转变揭示了REE从岩浆到热液的演化过程。锆石-石英假象是热液锆石的主要赋存形式,即锆石-石英假象完全取代原生矿物,并保留了后者的晶形。锆石-石英假象的发育是碱性花岗岩型稀有稀土矿床中锆(Zr)和REE矿化的关键矿物指标,深入研究锆石-石英假象的特征和成因,对解析碱性花岗岩型矿床中关键金属成矿的物理化学条件和成矿机制具有重要意义。然而,人工显微岩相观察等传统鉴定方法在假象边界标注以及区域内矿物相划分的局限性,极大地制约了锆石-石英假象的分析以及矿物定量化研究的发展。针对这些问题,本研究应用YOLOv8n-seg深度学习模型进行实例分割,对锆石-石英假象的微观特征进行了准确识别和量化分析。结果表明:YOLOv8实例分割算法对锆石-石英假象自动识别的准确率达到90%以上,能够有效提取假象的晶体形态特征。此外,本研究在整个实例分割过程中引入了特征可视化图,并以特征贡献度的形式突出和量化了假象识别的关键特征区域,包括与流体迁移和蚀变密切相关的纹理结构、矿物相分布和晶形边界等。基于深度学习的实例分割模型为假象结构的精细识别和量化分析提供了准确且高效的方法,在理解碱性花岗岩型矿床的关键金属成矿机制中展现出了巨大潜力。

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