近日，矿产地质队峰岩铅锌矿深部扩深勘查项目持续开展智能找矿技术试验与应用模式探索，依托本地化AI预测系统，推进“人工智能+三维地质建模”找矿预测试验。经首轮钻探验证，专属AI模型预判的矿化位置、赋存层位与实际见矿情况吻合度较高，有效验证了智能技术在深部隐伏矿勘查的适配性与应用潜力，为项目后续精准勘查、提质增储提供技术支撑。

针对深部隐伏矿勘查难度大、多源数据利用率低、靶区优选精度不足等问题，项目团队归集整理各类勘查数据，构建标准化三维数据体系。本次预测以10 m×10 m×10 m三维地质块体为单元，融合三维地质模型、CSAMT、激电、磁异常等多源数据，依托区域成矿规律与地质专家经验，将地层岩性、断裂构造等地质要素转化为可计算特征，联合物探数据开展模型训练，实现地质知识引导与数据驱动有机结合。项目累计完成39组模型方案的构建与对比验证，科学评价模型空间泛化能力，最终优选常规三维卷积融合、残差三维卷积融合两套模型方案，用于矿化有利区预测与成果复核，夯实智能找矿技术基础。

（AI预测成矿区域及对应层）

模型验证结果表明，响应排序前20%的区域覆盖94.2%的已知矿化块体，矿化识别能力良好。项目首批钻探揭露31个见矿区段，其中25个位于模型高响应优势区域，且预测区延展方向与实际矿化走向基本吻合，证明该智能预测技术适配工区地质条件，具备较好的可靠性与实用性，有效弥补了传统深部勘查盲目性强、数据利用率低、靶区精度有限、工程部署粗放等短板，大幅提升多源数据利用效能，初步实现矿化靶区精准压缩与勘查工程优化，为深部隐伏矿智能化高效勘查探索了可行路径。

项目团队将立足现有试验成果，依托后续钻探数据持续迭代优化AI模型，提升预测精度与泛化能力，精准圈定深部及外围找矿靶区、优化勘查部署，持续完善智能找矿技术体系。同时逐步总结实战经验，探索可复制推广的智能勘查技术模式，为矿产勘查数字化、智能化转型提供实践参考。（矿产地质队 徐虎林）