摘要：面向深部与隐伏矿产勘查需求，构建以“地质-地球物理-地球化学-钻探-信息化”协同为核心的技术体系。文章从矿床类型与地质控矿因素出发，系统梳理多源遥感、联合物探、表生与深部地球化学、定向与大深度钻探等关键手段，强调多物理场联合反演与三维/四维成矿预测模型在空间定位与过程重建中的作用。在数据侧，提出勘查数据数字化、标准化与数据库一体化建设路径，并引入机器学习/深度学习进行异常识别与找矿靶区定量评价，形成“数据-模型-验证-迭代”的闭环流程。

　　关键词：金属矿产；地质找矿；多源遥感

　　全球资源结构调整与深部资源接替加速推进，浅部可采资源递减、覆盖区与构造复杂区占比上升，传统经验驱动的找矿模式面临效率与不确定性双重挑战。地质找矿技术正由单学科、二维解释向多学科耦合、三维/四维精细化与数据驱动智能化转型。为适配该趋势，有必要在成矿理论指导下，形成覆盖“信息获取-异常识别-模型建构-钻探验证-动态更新”的技术路径。

　　1矿床类型与地质控矿因素

　　金属矿床分类构成矿产资源勘查的核心框架，成矿作用常与特定地质环境关联。例如，岩浆型矿床多发育于结晶分异过程中，铁镍矿床和铂族元素矿床归属此类；热液活动伴随深部流体迁移，断裂构造成为金矿与多金属铜矿的关键控制因素；沉积岩相盆地中，铅锌矿、锰矿聚集于成岩阶段；变质成因矿床主要形成于区域变质作用改造区域。

　　地质控矿机制涉及构造特征、岩石性质及地层组合三个维度。断裂系统既充当矿物质迁移通道，又作为矿体储存空间；碳酸盐岩层或火山岩系往往具备物理化学活动性，为成矿物提供反应界面；特定沉积环境中的地层序列直接控制矿层富集程度。建立矿床类型与地质要素的对应模型，将有效提高矿产预测精准度，优化区域勘探技术路径。

　　2现代地质勘查技术方法

　　2.1遥感与空间信息技术

　　2.1.1多源遥感影像解译与异常信息提取

　　多源技术利用光学、红外、高光谱及雷达等多样遥感数据，全面辨识地表物质成分、构造形态与蚀变特征。高光谱传感技术精细解析矿物光谱特性，实现蚀变带空间分布的高效圈定，雷达成像系统擅长解析地质构造的线性特征。异常区域识别通过影像融合技术与波段比值运算完成，使成矿信息的提取精度与效率得到双重提升。

　　2.1.2 GIS集成的找矿预测

　　遥感数据与GIS空间分析的协同应用，驱动找矿预测模式从单一影像解析转向多源信息融合。GIS平台叠加遥感蚀变异常、地质图件、地球物理场及化探数据后，构建综合找矿信息层，同时，空间权重赋值、层次分析法等技术助力矿化有利区的圈定。这一策略显著提升找矿预测的定量化水平与可视化程度，三维成矿模型的技术基石由此形成。

　　2.1.3无人机遥感的应用

　　无人机平台兼具成本低廉、分辨率超高及机动灵活特性，复杂地形区、植被覆盖区的小尺度精细勘探难题迎刃而解。多光谱传感器、热红外设备与LiDAR系统的联合部署，使微地貌数据、高精度地表影像获取效率倍增，小型构造识别、蚀变带定位及矿化露头探测能力大幅增强。区域勘查阶段中，卫星遥感数据的补充效应显著，矿区详查阶段则实现矿体厘米级定位与环境动态监测，精准找矿体系获得实质性技术支撑。此外，无人机遥感在地质勘查中还表现出高度的灵活性与实时性优势。传统方法往往受限于人力与地形条件，作业周期长、精度受限，而无人机可在短时间内多批次重复飞行，实现动态变化的持续观测，极大提升了勘探效率。结合人工智能的影像识别与数据处理算法，能够快速提取地质构造特征，降低人为解译的不确定性。与此同时，无人机遥感在生态环境保护与矿区恢复治理中也具有重要作用，既能对地表扰动范围进行监控，又能追踪植被恢复进程，为绿色矿业发展提供有力保障。

　　2.2地球物理探测技术

　　2.2.1电法、磁法、重力法、地震方法的适用性

　　电法根据岩石电阻率的差异性辨识矿体特征，高导电性矿床如硫化物类型具有应用优势。激电法在10~1000m深度范围展现出明显的响应，金属硫化物矿化体异常识别阈值为电荷能力超过50mm的电荷。磁法技术聚焦岩石磁化率差异，适用于铁矿、钛铁矿等强磁性矿物勘探，航空磁测采用200~500m测线间距，磁异常检测精度可达±500nT。重力勘探利用密度差辨识地质体，观测精度可达0.01~0.1mgal级别，适用于规模性密度异常体的圈定。地震法依赖波速差异揭示深部构造，在深度超过1000m的矿床勘查与构造研究中展现出显著优势，多种技术综合运用构建起覆盖不同深度与矿种的勘探体系。

　　2.2.2多物理场联合反演与三维建模

　　物探数据联合反演技术有效缓解了单一方法的非唯一性局限，磁-重力联合反演耦合±200nT磁异常幅度与0.02~0.05mgal/km重力梯度，密度3.2g/cm3基性岩体圈定准确性增强。电磁与地震数据协同处理时，低阻区（<10Ω·m）与P波低速带（<5.0km/s）空间叠合现象，可指示富水裂隙或矿化聚集区域。三维地质建模系统支撑0~3000m深度反演，网格单元可细化至50m×50m×50m级别，实现矿体形态三维可视化再现，这种多源数据融合方案将深部找矿预测成功率提升至92%，立体建模结果误差控制在7%范围内。

　　2.2.3高分辨率与深部探测技术进展

　　高分辨率与深部探测技术正实现范式迁移，高密度电法测线已可优化至25m间距，500m探测深度内具备解译小规模矿体的能力。航空磁测精度突破至1~2nT量级，融合无人机百米低空采集系统，同步获取厘米级数字高程模型与磁异常细节数据，广域电磁法（MT）拓展至10~30km探测深度，频域覆盖10-3~103赫兹宽谱范围，显著增强深部导电层与成矿构造识别精度。

　　2.3地球化学勘查技术

　　2.3.1表生地球化学测量方法

　　基于沉积物、水体及植被对成矿元素的聚集作用开展资源勘探，采样网格间距控制在200~500m，Au、Cu、Pb、Zn等元素的异常界定标准多采用背景值的3~5倍阈值。水体化学监测聚焦溶解态金属离子的浓度特征，当Cu2+与Zn2+浓度量级达到50~100mg/l时，常反映邻近区域存在矿化作用。植物吸收金属元素具有显著选择性，白桦叶片Ni含量超20~30mg/kg即显现指示意义，该数值超出区域基线水平3~4倍时，深部镍矿体存在的可能性显著增加。这类方法对第四纪覆盖区与复杂地形区具备独特优势，极大提升隐伏矿体识别效率。

　　2.3.2深部地球化学信息捕获

　　隐伏矿体的探测依赖微量元素组合与同位素体系解析，Mo、W、As、Sb等微量元素的浓度梯度变化在百万分之一至千分之一区间，即具示踪价值。硫同位素分析中δ34S值的波动区间锁定-5‰~+10‰，成为判别热液成矿系统与火山喷流型矿床的基准参数。铅同位素比值206Pb/204Pb的18.0~18.5分布带，有效示踪成矿物质的移动轨迹。深部取样钻孔可穿透1000~2000m岩层，搭配电感耦合等离子体质谱仪实现纳克级元素浓度的精准检测，传统表生勘查的深度限制被彻底打破，深部矿床预测模型由此获得实证基础。

　　2.4钻探与取样技术

　　2.4.1定向钻进与大深度钻探新工艺

　　定向钻进技术依赖井下随钻导向装置，MWD/LWD系统支撑钻孔轨迹控制，钻头在地下1000~2000m层位具备±1。～2。精密偏转能力，确保勘探孔精准贯穿预定矿体区域。螺杆马达组合随钻测量系统形成多分支作业架构，井斜角30。～90。区间支撑多分支钻进，有效提升岩心采集速率，同时缩减作业经济投入。定向钻进较传统垂直工艺节省20%~30%工程总量，并强化深部矿产控制精度。

　　硬质合金钻头与金刚石复合片（PDC）的协同应用推动孔深突破5000m阈值，岩心回收率稳定维持在85%~95%。绳索取心工艺在φ75~96mm孔径条件下，可实现岩心快速提升，单次提钻周期压缩至2~3h。应对高温高压工况，高性能泥浆体系成为标准配置，密度稳定在1.2~1.5g/cm3，具有增强井壁结构稳定性及提升热交换效率的特性。自动化钻进配套智能监测系统已实现工业化部署，瞬时反馈钻压（kN）、转速（r/min）及扭矩（N·m）参数流，支撑复杂地层解析与深部矿产勘测的提质增效。

　　2.4.2物探-钻探联合验证技术

　　地球物理勘探与钻探取样的直接关联，提升找矿精度、勘查效率的核心路径，常规物探方法具备圈定异常体边界的功能。其解译存在多解性特征。必须配合钻探进行实证检验，磁异常区（振幅>±300nT）的钻孔布置需采用定向钻进穿透异常中心区域，实测岩石磁化率（10-3~10-2 SI）与理论模型比对，验证异常源性质的核心手段[1]。

　　激电法参数达标时（充电率>50ms、视电阻率<20Ω·m），优先将钻孔定位在异常高值区域，直接探查富硫化物矿体的赋存状态，钻进过程中同步实施井中物探。井中电磁、垂直地震剖面技术的探测深度可覆盖孔底以下200~300m，以识别未揭露矿化体的关键指标。

　　3大数据与智能化技术的应用

　　3.1矿产勘查数据的数字化与数据库建设

　　勘查工作的信息化转型持续推进，矿产勘查数据数字化与数据库建设发展为找矿工作的核心支撑。传统地质资料涵盖地质填图、钻孔岩心、物化探测线及实验测试成果，数据类型呈现多元特征，总量达海量级别。地质填图成果数字化阶段被转化为GIS矢量图层，典型比例尺涵盖1:50000~1:10000，钻孔数据关联三维坐标（X/Y/Z，±0.1m精度）与岩性参数，完成立体空间定位，物探化探数据集包含磁场强度(±500nT）、地层电阻（1~1000Ω·m）、元素分布（mg/kg或μg/L）等指标，储存介质多采用标准格式如.mdb、.shp或.csv文档。

　　数据库架构多采用关系型系统与分布式平台构建，典型矿区数据集规模普遍突破数百GB量级，记录总数超过百万量级。元数据标准与坐标框架的确立推动异构数据实现互操作与空间融合，系统具备三维地质建模及矿床预测功能，能够无缝衔接专业软件平台，形成数据建模到预测的完整链路——这种技术架构使勘探流程形成自洽的数字化循环。

　　3.2机器学习与深度学习的应用

　　机器学习与深度学习技术革新了矿产勘查预测方法路径，传统勘查模式仰赖专家经验与单一数据解译机制，智能算法展现出从高维、海量数据集中自主辨识成矿规律的能力。随机森林模型在超十万量级样本数据集展现出分析能力，整合地球化学异常指标（Cu、Pb、Zn含量，mg/kg）、物探参数（磁异常±500nT、电阻率1~500Ω·m）与地质要素数据（断裂密度、岩性编码），其判别预测准确率稳定在80%~90%[2]。

　　卷积神经网络架构在中等分辨率遥感影像（10~30m空间分辨率）及地质图件解析领域效能显著，自主识别矿化蚀变带与构造线性体特征的技术路线日趋成熟，循环神经网络及其衍生架构长短期记忆网络具备时序数据处理优势，可精准辨识地球化学剖面数据和钻孔日志中蕴含的深部矿化趋势特征。三维卷积网络联合图神经网络架构正逐步应用于矿区三维建模实践，基于网格单元规格50m×50m×50m的建模系统，在训练数据集容量超过10GB条件下，成功建立隐伏矿体空间分布的概率预测模型。

　　引入十折交叉验证结合ROC曲线评估体系，模型效能被量化为AUC指标（通常>0.85即判定为可信预测），智能算法的深度应用正推动勘查模式完成从经验驱动到数据驱动的范式转换，实现对深部及隐伏矿床的高精度定位预测：当代地质勘查已迈入以数据智能为核心驱动力的全新时代[3]。

　　3.3三维/四维成矿预测模型构建

　　三维成矿预测模型融合钻孔数据、地球物理信息、地球化学特征及遥感影像，依托建模软件（如Leapfrog、Micromine、GOCAD）达成矿体空间结构的量化表征与立体呈现。建模时将勘探区域离散化为50m×50m×50m体素单元，各独立单元包含岩性编码、物探参数（电阻率1~500Ω·m、磁化率10-3~10-2SI）和指示元素含量（Cu/Pb/Zn浓度值，mg/kg）等多源数据集。克里金插值与反距离加权法（IDW）生成连续的三维物化探异常场，据此界定矿化富集区域。

　　四维成矿预测框架融入时间演化参数，着力复合成矿系统动态演变轨迹。U-Pb年代学（误差±1~2Ma）联合Ar-Ar同位素测年技术精确定位矿化事件时间坐标，借助有限元或有限差分法模拟含矿热液运移动力学特征。在垂深0~2000m模型区间设置流体运移速率参数（10-6~10-4m/s），结合金属元素溶解-沉淀相态转变界面，建立矿质沉淀时空演化序列[4]。

　　4结束语

　　综上，综合地质、物探、化探、钻探与信息化技术的协同体系，能够在复杂地质条件下实现隐伏矿体高精度识别与靶区快速优选。多物理场联合反演与三维/四维建模提供了从空间几何到成矿过程的全链路约束，数据库与智能算法实现了从数据治理到知识发现的闭环。后续工作可从三方面深化：其一，推进跨尺度、多场耦合的高保真反演与不确定性传播表征；其二，引入主动学习与在线更新机制，强化“物探-钻探-模型”的实时迭代；其三，完善绿色勘查评价指标与标准体系，实现资源预测、风险控制与生态约束的协同最优。该技术路径为金属矿产高质量找矿与可持续开发提供了可推广的工程化方案。

参考文献

　　［1］王倩.金属矿产勘查技术及发展探究［J］.中国金属通报，2025（4）：10-12.

　　［2］方红薇，唐长钟，陈卫东.多金属矿产勘查中地质找矿技术研究［J］.冶金与材料，2025，45（2）：148-150.

　　［3］柳建新，刘嵘，郭荣文，等.电磁法在有色金属矿产勘查中的研究进展［J］.中国有色金属学报，2023，33（1）：261-284.

　　［4］刘海飞，柳建新，刘嵘，等.激发极化法在有色金属矿产勘查中的研究进展［J］.中国有色金属学报，2023，33（1）：203-222.