智能找矿拓新路——中国地质调查局哈尔滨自然资源综合调查中心

利用大数据助力新一轮找矿突破战略行动

“东北地区植被覆盖厚、岩石出露少，给地质找矿增添很大难度，如何创新模式实现找矿新突破？”“经过40多年的地质勘查工作，积累了大量地质数据，取得了一系列找矿成果和地质认识，但对海量数据和系列成果分析不够、研究不深，如何更好地利用以往成果资料助力新一轮找矿突破战略行动？”“传统找矿模式已不能完全适应国家战略需求，如何精准高效获得找矿新成果？”……单位改革转制以来，这些问题一直困扰着中国地质调查局哈尔滨自然资源综合调查中心（以下简称“哈尔滨中心”）党委班子成员和广大找矿科技人员。

近日，经过一年多的精心谋划、集智攻关、综合验证，哈尔滨中心大数据智能找矿这一有效载体解答了上述一串串问题。哈尔滨中心通过大数据智能找矿工作，系统预测研究区内铜矿和金矿成矿潜力，先后圈定铜矿预测区8处，金成矿预测区11处。其探索建立的从成矿要素选取、数据挖掘、模型训练、预测评价的大数据成矿预测模型和方法科学管用，极大提高地质找矿工作效率和精准度。

群山四应布“棋局”

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央作出建设数字中国的重大决策部署，把发展数字经济上升为国家战略。其中《国家大数据行动纲要》提出，在地质找矿领域，围绕新一轮地质找矿突破战略行动，聚焦基础调查区、重点调查区、重点勘查区、重要矿山深边部开展地质数据资源的集成整合，探索构建基于大数据和人工智能的找矿预测模式，全面支撑重点成矿区带新一轮找矿和增储上产。《新一轮找矿突破战略行动“十四五”实施方案》提出，要构建战略性矿产资源“一张图”大数据体系，加强地质矿产数据的整合分析与应用。《地质调查信息化“十四五”规划》要求，要构建地质大数据科学研究范式，建立地质数据密集型科学范式相关关系理论应用模型，在成矿预测、水资源变化模拟、地质灾害预测预警等领域示范应用，助力地质调查工作模式改变。

国家有需求，队伍有行动。作为地质勘查的“国家队”，哈尔滨中心党委始终心怀“国之大者”，坚持主责主业，紧盯新形势新任务新要求，认真对标对表，积极响应党中央号召。在全国新一轮找矿突破战略行动部署后，第一时间召开“诸葛亮”会，集智研究落地落实的对策办法。

“这么多年来，我们收集整理了大量基础地质资料，但系统分析还不够，需要综合研究。”“地质勘查作为一门科学，是有规律可循的，很有必要以数字化的方式汇总分析。”“地质找矿是咱们老本行，有基础有底蕴，要千方百计在新一轮找矿突破战略行动中‘露一手’，关键在于创新。”与会代表你一言我一语。经过反复研究论证，一个用智能大数据找矿的建议赢得了在场人员的一致赞许。

行动是通向成功的唯一途径。哈尔滨中心精心抽调地质、物探、化探、遥感、信息化等专业的科技人员组建大数据智能找矿专班，从收集以往工作区海量数据入手，有计划有步骤地开展综合研究分析，探索建立数字找矿模型，用科技力量支撑新一轮找矿突破战略行动。

独辟蹊径落“棋子”

万事开头难。立项之初，智能找矿团队的压力是空前的。他们深知，这种创造性开拓性的工作没有经验可借鉴，没有模式可效仿，感到推起来一头雾水、十分迷茫，找不到下手之处。但初生牛犊不怕虎，年轻的团队成员紧盯国家战略需要和目标导向，认真研究人工智能时代下信息技术在地质找矿中的应用。他们连续工作数日查资料、问专家、搞研讨，寻找大数据智能找矿的立项依据、方法路径以及突破节点。在团队的共同努力下，几易其稿的立项报告顺利通过了专家组验收。

从无到有、破旧立新的创新之路，注定道阻且长、充满激流险滩，需要持之以恒的毅力和闯关夺隘的勇气。大量的数据收集汇总后，团队在选择研究区上陷入了困境，几次试验后，效果均不佳。有的成员开始灰心丧气，甚至要打退堂鼓。团队负责人带头研究，又跟进引导、加油鼓劲，把 “唯创新者强，唯创新者胜”作为团队建设的座右铭，定期召开碰头会、分享会，报告进展情况，分享最新成果，部署下步任务。

经过多轮论证，智能找矿团队最终将研究区定为东乌珠穆沁旗—嫩江成矿带的多宝山—黑河Cu-Mo-Au-Fe-Zn成矿亚带。该成矿带至今已发现超大型Cu矿床2个、大中型Cu-Pb-Zn矿床6个、大中型Au矿床8个、大型Ag矿床1个，地质、物探、化探、遥感、勘探和矿山开采、文献资料等数据翔实，是国内外学者研究的热点区带。

研究区确定后，关键是寻找技术路径。如何让海量的数据关联起来，这又成了困扰团队的最大技术难题。团队副负责人自小就有计算天赋，学习地质专业的他在大学期间便能自主编程，并研制开发过多个实用软件程序。

破冰攻坚的日子里，他与团队相关成员没日没夜搞研究、作试验，对获取的数据反复归并、屡次处理，千方百计构建数字成矿带，力争实现地质找矿信息透明立体表达。那段时间，他们住在办公室，没有睡过一个囫囵觉，有时有了新想法新思路第一时间跑到电脑前输入数据，逐一论证。团队成员感慨地说，“寻找技术路径时，我们都快魔怔了。”

功夫不负有心人。经过数十次的验证，团队通过数据降维、分类提取多源找矿信息，选定了利用神经网络、集成学习和深度学习组合的技术路径，开展典型矿床中各数据之间的监督学习，分析数据间的关联关系，建立起具有代表性的数字找矿模型，探索形成了大数据智能找矿预测技术方法。

步步为营筑“棋势”

付出终有回报，努力总有收获。经过智能找矿团队14个月的潜心钻研，成功构建多宝山—黑河数字成矿带，探索出建库方法，建立出三维场景，开发出软件系统，研究出预测流程，有力支撑了重点勘查区资源潜力评价。

一是构建多宝山—黑河数字成矿带。智能找矿团队综合整理近40年来的公开地质数据和文献资料，应用GIS技术手段，构建多宝山—黑河数字成矿带。内容主要包含地形地理、基础地质、地球化学、地球物理、矿产数据、遥感数据、报告及文献7个方面，数据库采用了统一的文件组织和数据属性字段，数据量10.4GB,属性记录25万条。

二是探索出建库方法。在数据库建立过程中，智能找矿团队系统规范数据的组织形式、属性结构，并对数据的分层存储制作了规范性的标准，实现数据组织、文件分层、属性指标、属性字段、文件格式五个统一。在应用过程中，团队总结探索出一套从资料收集、文件组织、结构标准化、数据清洗的建库流程和技术方法。

三是建立出多宝山—黑河一带的三维场景。智能找矿团队依托ArcSense软件，深化利用已建立的数字成矿带，再现多宝山—黑河的三维场所景，而且叠加了地物化遥数据，成功实现了数据立体存储和表达。

四是开发出用于智能找矿预测的辅助软件系统（GeoAI）。智能找矿团队采用python作为开发语言，利用sklearn库进行机器学习。该系统具有常见矢量数据读取、属性数据处理、算法模型、模型训练、分析评测和图像处理等五大功能，既能有效对数据的补充、异常值查证、数据量纲变换等预处理，又能快速制作直方图、散点图等插图，还能支持机器学习模型的训练、评价、预测、再学习，实现评价结果图形化显示的清晰化精准化。

五是研究出通过地质数据实施智能预测的流程。智能找矿团队深入总结研究区内矿床成矿特征，归纳出与成矿相关的地质体、构造、地球化学、地球物理、遥感和地形6大要素，针对不同要素和表达方式提取相关数据，利用GIS软件通过网格单元法，建立了用于多宝山—黑河一带大数据智能预测的基础数据，其网格数据高达153万余条；利用自制研发的GEOAI软件对要素信息提取和数据实施预处理，确保数据满足机器学习的基础要求。通过多个预测方法实验，团队研究得出采用回归算法中的层次感知（人工神经网络）法进行数据训练和预测。实验结果表明，测试数据准确率高达98.9%。

探索是穿越迷雾的灯塔，是解答谜题的钥匙。哈尔滨中心将继续加大在大数据智能找矿预测领域人力、物力、财力的投入力度，用实际行动助力国家新一轮找矿突破战略行动。