大数据时代矿床学研究发展状况综述

张伟豪

摘要：随着生产力的不断发展，矿产资源已经逐渐成为人类社会赖以生存和发展的基础，矿床学研究也经历一个历史发展过程。人们早期依赖肉眼观察，主要对单一矿种和单一矿床进行描述性观测研究、伴随地球化学、地球物理、遥感影像等技术的普遍应用，特别是板块学说的引入以及相关“成矿模式”、“成矿体系”等概念的提出，极大地提高了多种矿床成矿作用与成矿机制的科学研究水平，也使超大型矿床理论研究取得了不菲的成就。

关键词：大数据时代；矿床学；研究发展

引言

矿床学研究是以典型矿床为基础，总结其成矿特征及成矿规律进而预测找矿靶区的一门学科，在矿产勘查中应用极为广泛。矿床学是找矿勘查的基础，也是成矿规律与成矿模型、成矿预测的基础依据，因此，研究矿床学对深部及外围盲区找矿意义重大。随着现代化测试技术的不断发展，使得矿床学的研究向多方向转变，如地球化学、岩矿鉴定等。岩矿鉴定是以岩（矿）石标本为基础，制作出相应的薄片或者光片，前者通过矿物组成物质、含量、结构、构造等确定岩（矿）石名称；后者通过矿物组分、矿物穿插关系以及矿化蚀变特征等，分析成矿过程或模式，为进一步找矿勘查提供帮助，在现代矿床学研究中的应用越来越广泛。

１矿床学发展历程简要回顾

人类对矿产资源的认识、开发和利用始于数千年前。秦汉时期湖北省东南大冶地区铜绿铁矿石开采规模惊人。现代矿藏科学的发展和典型矿藏的科学探索始于19世纪中叶。随着美国矿产矿床协会(SEG)的成立和相关经济地质学杂志(1905年)的创立，全球矿产储量研究进入了一个密集发展阶段。中国矿产资源的勘探开发大致可分为三个阶段:从中华人民共和国成立到1970年代末，强调了与生产实践密切相关的矿产资源的地质特征和分类；从改革开放初期到20世纪末，地球化学理论和方法被广泛应用于成矿过程和机理的研究，强调了成矿规律的研究。21世纪初以来，我国矿藏科学已全面融入世界矿藏科学，先进的实验分析技术被用作大力支持矿藏勘探的平台，取得了许多原有成果，产生了重要的国际影响。

2矿床学研究中面临的挑战

2.1学科交叉融合度不够

矿床基本上是具有经济价值的矿物集料，矿床的形成受一系列其他地质因素的控制，这些因素确定矿床与矿物学、岩石学、地球化学等地质分支密切相关。当前，大数据分析和机器学习也应用于地球科学领域，实现了一些重要的理论创新。但大数据在矿藏科学中的具体应用及相关研究相对较少，也缺乏利用大数据分析有效促进成矿理论创新的实例。此外，随着材料纪律的突然出现，近年来相关的测试和观察方法取得了迅速的进展。这些新方法在促进成矿元素发生状态和富集机制研究方面发挥了非常好的作用，但目前矿藏勘探与材料学科的深度融合才刚刚开始。

2.2成矿系列与成矿规律视角单一

在研究成矿系列时间与空间结构基础上，发现了成矿系列的概况性、共同性、分带性、重叠性、有序性、互补性和预见性等特点。与单个矿床的成因揭示不同，成矿体系与成矿规律的研究更需要应用“大数据”理念，以“全息”式研究补充和完善传统的“抽样调查”的不足，以全新的视角揭露成矿系列和成矿规律。在传统的成矿系列和成矿规律研究过程中，虽然广大研究者们坚持秉持严密逻辑的思维过程，根据掌握的各类地质资料，通过各种传统的计算方法进行建立并在指导找矿中进行补充和完善，由于各人所掌握的数据类型有限，工作经历不同，对客观问题的认识千差万别，且以往的工作中缺少一套规范性的技术要求，所以对成矿系列和成矿规律的归纳总结上存在视角单一、思维受限的弊端。

3大数据时代矿床学研究及展望

3.1成矿模式多维度综合研究

对于成矿模式的理论创新研究，首先需要加强细致的矿床开采，这也是国内矿床科学家经常忽略的一点。现有成矿模式的建立是对储层断层扫描进行精确细致研究的结果。只有对沉积切割进行准确细致的研究，才能进一步修正现有的成矿模式，为发现和建立新的成矿模式提供了可能性。在这项核心工作的基础上，研究人员应突破传统矿藏研究的界限，从不同的维度审视成矿机制，扩大和改进现有的成矿模式。例如，许多已知的成矿系统缺乏，如斑岩铜矿、金矿床、MVT铅锌矿床、IOCG矿床等。，虽然进行了许多详细的矿床层析工作，建立了较为成熟的成矿模式，但在矿化相关的实验模拟工作中，产生了许多成矿理论，这些理论只是通过其他学科的简单实验系统粗略地建立起来的，从而缩小了矿藏理论研究的科学基础。比如，目前矿藏科学研究往往注重成矿机制的研究，成矿模式中很少涉及矿藏形成后的养护和转化，而“源、运、储、变、保”是矿床“来世今生”的全过程，缺一不可。

3.2地质数据体量丰富

随着各种地球化学理论与方法在矿床学研究中的广泛应用，极大地提高了人们对矿床成因和成矿机制的认识，不断地丰富和完善成矿理论体系。各类地质数据的采集和挖掘都与信息社会的“大数据”不谋而合；矿床学研究经过百余年的探索发展，尤其是20世纪70年代以来，元素地球化学、同位素地球化学、流体包裹体研究、成矿年代学、矿田构造解析以及成矿实验方法等技术手段的广泛应用，使得矿床学研究方法不断成熟和丰富，形成了庞大的数据集合。当前我国地质学科已呈现数据密集型的大数据特点，而且每年仍以较高的速度产生，种类也不断趋于完整丰富。网络世界中通过各种模型所计算出来的数据比重也许正在被地质工作实测的“实体”数据的比重所超越。地学各个专业都在建立和规范管理各专业子领域的数据资源，虽然地质原始数据已经基本实现了海量积累，但是矿产资源综合利用程度依然偏低，如果不利用现代“大数据”新技术对其进行深度挖掘和关联研究，将造成现有庞大数据资源的浪费。

3.3智能高效绿色勘查体系研究

人工智能对人类社会的巨大影响已在许多行业中明显表现出来。如何通过人工智能、标志着“第四次工业革命”的技术，准确地提高和推进矿藏研究的巨大成就以及无数矿藏科学家的经验和智慧，最终应通过矿藏管理员与人工智能研究人员的密切合作来实现。考虑到矿产资源的多样性，研究人员可以通过以下过程开始主要类型的金属矿物:(1)总结世界各地不同类型金属矿床有关金属机制和勘探方法的研究成果，建立不同类型金属矿床的综合勘探识别系统；(2)进行准确有效的地质信息转换，建立基于计算机模型的大型数据库；(3)利用大型数据库开发人工智能技术，实现初步地质信息的历史转变，在最短时间内获得最佳勘探方案。

结束语

当前，国际环境中的不确定性越来越大，中国获取外国资源的外部风险越来越大。中国正在从高速经济发展向高质量的发展链转变。在此背景下，有必要前瞻性规划主动制定国家矿产资源战略，包括重点矿产资源的配置和控制，加强重点矿产资源的研究、探索和开发，增强我国战略重点矿产资源的全球控制和话语力量。

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作者简介：张伟豪，1993.8--，男，汉族，内蒙古人，成都理工大学，地球科学学院，地质学专业，硕士研究生在读。