智能找矿 智能找矿是人工智能技术应用于矿床普查工作中的尝试性实践活动，目 前在找矿领域内研究及应用较多的主要是找矿专家系统。专家系统是人工智 能技术的一个重要分枝，是一个在计算机技术支持下的集某一领域内众多专 家知识于一体的咨询、决策系统。在地质找矿领域，自1976年由美国斯坦福 大学国际研究所人工智能中心推出Prospector找矿专家系统以来，国内在石 油、金属，特别是金矿找矿等方面不断研制出新的专家系统，并在找矿实践 中不断地深化提高。 研制和推广专家系统的意义是： 1.专家系统能存贮大量信息和知识，有利于找矿咨询 在当今知识爆炸、信息量激增的形势下，作为专家个体，已有力不从心 之感。面对众多的找矿信息，专家个体很难—存入自己的大脑。虽然随着专家所研究的矿床不断增加，经验也不断积累，大脑中模型化了的知识也越 来越多，用模型化推理类比方法判断一个未知区找矿前景的水平也越来越 高，但在知识量和记忆的准确度上，却是无法与计算机相比的。另一方面， 现今一个地区的找矿，都是地质、物探、化探、遥感综合方法取得信息，然 后再做综合分析判断的。要求某位专家同时具有这四方面的专长是很困难 的。专家系统却可以融合多方面知识领域专家的知识，并把它们构成一个统 一的整体。因此，虽然在某一单一知识领域中，专家系统不会超过提供给它 这一知识的专家水平，但在知识量、应用知识的准确性、综合各种专业知识 的能力这几方面，却可以大大超过某位专家个体的水平。 2.专家系统是矿产勘查工作的辅助决策 由于我国目前在找矿第一线工作的人员，普遍存在知识量不足的问题， 少数人甚至不知道面对一个新区应该开展哪些最必需的工作。因此，工作部 署不当，不能获得找矿必须的基本信息，是找矿效果不够理想的一个重要原 因。专家系统能够根据专家的意见，综合出在某种矿床类型的某一工作阶段 的找矿工作中，必须获取的资料及为进一步深入工作而能获得的最好的资 料。这样，就能为找矿工作的管理人员提供规范管理的一种建议。 专家系统的工作原理是模仿人类大脑的工作方式，即知识获取(学习和 记忆)!推理(面对新问题用已有知识进行推理、判断)!决策(用推理的 结果指导行动)!再学习(在行动中总结经验教训)。 我国有色金属工业公司矿产地质研究院肖树建等人于1988年就开始研究 铜镍矿床的找矿专家系统(CGES)，1990年6月完成，同年7月在新疆有色 704队试用，设计两个钻孔，9一 11月施工后，都见到了隐伏的工业矿体， 取得初步的实际效果。 目前，智能找矿总体上仍处于试验阶段，已建立的众多的找矿专家系统 都有待于进一步的完善提高，但作为科学找矿的一个重要组成部分，智能找 矿具有广阔的发展前景，其必将在勘查工作中取得丰硕的成果。