《机器学习 - 海底矿产资源智能勘探的新途径》

  • 编译者: 欧冬智
  • 发布时间:2024-07-26
  • 海底蕴藏丰富的关键矿产资源,近年来随着海洋探测技术进步,海底矿产勘探数据量激增,给数据处理带来了挑战。传统的数据分析方法存在诸多问题,而机器学习凭借其自学能力,为海底矿产资源的智能勘探提供了有效的分析方案。本文首先介绍经典的机器学习模型算法,接着探讨其在海底能源和金属矿产方面的应用现状,最后总结了机器学习在智能勘探领域的应用前景,指出了现有研究中的问题并提出解决方案及未来发展方向。
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    • 编译者:欧冬智
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    • 美国国务院宣布与库克群岛启动正式谈判,旨在支持美国企业在该国专属经济区内进行海底矿产资源勘探与开发,利用其蕴藏的钴、镍、锰等关键矿物。此举被视为美国抗衡中国在南太平洋地区日益增长的影响力,此前中国已与库克群岛签署了包括深海采矿和蓝色经济在内的多项合作协议。
  • 《英国深海海底矿床勘探新项目》

    • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
    • 编译者:mall
    • 发布时间:2019-01-04
    • 由英国自然环境研究委员会(NERC)资助、国家海洋学中心(NOC)的 Bramley Murton 教授主持的“ULTRA 项目”,旨在通过提高深海海底矿床勘探效率,减少采矿对环境的潜在影响。 深海矿床可为新兴技术(如温室气体减排技术)提供重要的新金属。许多沉积矿床由海底温泉形成,其中绝大多数都位于海洋沉积物覆盖层之下。目前地质学家面临的最大问题是在这些矿床中是否仍含有贵重金属,而这些矿物自数千年前在地壳下形成后已经溶解,还是更加聚集? 为解决上述问题,“ULTRA 项目”将利用机器人钻机挖掘矿床,生成三维矿床图像,并使用邻近的海底科学仪器监测钻探的振动。随后,钻孔将被密封,并在一年后抽出密封样品中的流体以测试矿床深部的反应。 这些岩心和流体样本将揭示深海海底矿床的组成和结构、海底流体通道、围岩蚀变以及其金属矿物的保存过程。通过利用这些信息可确定贵重金属在矿床中的位置,并将有助于最大限度地减少采矿对海底及其周边环境的干扰。 ULTRA项目是 NOC海底资源研究的一部分,其合作单位包括英国地质调查局(BGS)、南安普敦大学、卡迪夫和利兹大学、加拿大纪念大学、牛津博物馆、亥姆霍兹基尔海洋研究所、鹦鹉螺矿物公司、俄罗斯海洋地质和矿产资源研究所(VNIIOkeangeologia)和英国SMD公司。 (刘雪雁 编译)