文章导读

深度学习 (Deep Learning, DL) 是机器学习中的一个子领域，它利用多层次(深层)神经网络来自动从数据中提取特征和规律，模仿人脑的神经系统来进行信息处理。深度学习的应用广泛且多样，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、医学诊断与辅助、金融风控与预测、自动驾驶技术、游戏与娱乐产业、教育领域以及物联网与智能设备等多个方面。来自中国地质调查局地球物理调查中心的孙康等人在 Minerals 期刊发表了文章，全面回顾了深度学习在找矿预测中的应用，详细介绍了各种深度学习模型在找矿预测领域的最新进展。

深度学习进行找矿预测的主要流程 (作者提供)

主要内容

◉ 研究背景与意义

找矿预测旨在通过综合地质、地球物理、地球化学等多源数据，预测矿物的空间分布和潜力区域，为矿产资源勘探提供科学依据。随着地质大数据的快速增长，传统的地质资源评价方法逐渐暴露出处理复杂数据、非线性关系建模等方面的不足。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，具有强大的数据学习和处理能力，为解决这些问题提供了新的途径，可以显著提高找矿预测的准确性和效率，对于推动地质资源勘探和评价技术的进步具有重要意义。

CNKI和WOS中高频关键词共现和主要关键词时间线图 (Citespace制作)：(a) CNKI中高频关键词的共现；(b) CNKI主要关键词时间线图；(c) WOS中高频关键词共现；(d) WOS中主要关键词的时间线图

◉ 深度学习的应用实例

深度学习是一种机器学习的重要分支，它以人工神经网络为基本框架，通过多层结构实现逐层特征变换，能够将原始输入转换到新的特征空间，从而揭示数据的内在规律和表示层次。在找矿预测领域，深度学习技术可以自动从原始数据中学习和提取有用的特征表示，无需手工设计特征，在处理复杂、高维、非线性的地质数据时具有显著优势。

深度学习找矿应用的主要流程包括：

数据预处理：深度学习技术可以对原始地质数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和降维等，为后续的分析和预测提供高质量的数据基础。

特征学习：通过深度学习模型，可以自动从地质数据中学习和提取与矿物潜力相关的特征，这些特征对于后续的预测和分类任务至关重要。

预测与分类：基于学习到的特征，深度学习模型可以对未知区域进行矿物潜力的预测和分类，为矿产资源勘探提供科学依据。

可视化与解释：深度学习技术还可以将预测结果以可视化的形式呈现出来，帮助地质学家更好地理解矿物潜力的空间分布和特征。同时，通过解释性方法，可以揭示深度学习模型的决策过程和预测依据，提高结果的可信度。

卷积神经网络进行找矿预测流程图：(a) 不同深度学习算法流程a) LeNet, b) AlexNet, c) VggNet, d) GoogleNet，e) ResNet-50；(b) 卷积神经网络一般结构；(c) GoogleNet结构：(d) ResNet网络结构

主要结论与展望

深度学习在矿物潜力制图领域已经取得了一定的研究成果，特别是在提取地质特征、构建预测模型等方面表现出色。然而，仍然存在一些挑战和问题，如数据获取和处理难度、模型泛化能力有限等。

未来，深度学习在找矿预测领域的应用将更加广泛和深入。一方面，需要加强地质数据的采集和处理技术，提高数据质量和完整性；另一方面，需要探索更加先进的深度学习模型和方法，提高预测准确性和泛化能力。同时，还需要加强跨学科合作和技术创新，推动地质资源勘探和评价技术的不断进步。例如，可以结合地质学、地球物理学、地球化学等多学科的知识和方法，构建更加综合和全面的找矿预测模型；还可以利用大数据和人工智能技术，对地质数据进行深度挖掘和分析，发现新的地质规律和找矿线索。

原文出自 Minerals 期刊：https://www.mdpi.com/2991986

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/minerals

Minerals 期刊介绍

主编：Leonid Dubrovinsky, University Bayreuth, Germany

期刊研究范围涵盖矿物学、矿物地球化学和年代学、经济矿物资源、矿物勘探、创新的采矿技术以及矿物加工等广泛领域。期刊现已被SCIE、Scopus等数据库收录

2023 Impact Factor：2.2

2023 CiteScore：4.1

Time to First Decision：18 Days

Acceptance to Publication：2.5 Days