全球矿床数据库建设现状、应用与展望.pdf
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1、综述与进展Jan.,2024ACTAETMINERALOGICAPETROLOGICA2024年1月石Vol.43,No.1:7488心杂矿岩学物第43 卷第1期Doi:10.20086/ki.yskw.2024.0106全球矿床数据库建设现状、应用与展望史蕊,张洪瑞(中国地质科学院地质研究所,北京100037)摘要:基于大数据和人工智能技术的数据驱动科学范式推动地球科学研究发生了变革。作为地球科学的重要分支,现代矿床学经历了百余年的发展,已经积累了海量的数据资料,这些数据的流通和共享是发挥其资源价值的关键。文章介绍了中国“地质云”与全球矿产资源储量动态评估数据库、澳大利亚深部地球探测计划Au
2、Scope、美国矿产资源在线空间数据库、国际经济地质学家学会(SEG)Geofacets数据库、美国标准普尔公司SNLMetals&Mining数据库等国际主要矿床数据库的情况;同时,列举了应用大数据思维和人工智能方法在区域成矿规律、矿床成因机制、矿床类型判别、资源潜力评价、战略咨询等方面取得的若干重要进展。文章提出,未来在深时数字地球国际大科学计划的平台下,整合全球海量矿床数据,建设开放、共享、统一的矿床大数据平台势在必行关键词:矿床;数据库;大数据;深时数字地球中图分类号:G202;P6 1文献标识码:A文章编号:10 0 0-6 52 4(2 0 2 4)0 1-0 0 7 4-15Re
3、view,application and prospect of global mineral deposit databasesSHI Rui and ZHANG Hong-rui(Institute of Geology,Chinese Academy of Geological Sciences,Beijing 100037,China)Abstract:The data-driven scientific model based on big data and artificial intelligence technology has promoted thetransformati
4、on of Earth science research.As an important branch of Earth science,modern mineral deposits hasaccumulated a large amount of data after more than 100 years of development.The flow and sharing of these data isthe key to realizing its resource value.In this paper,we introduce databases related to min
5、eral deposits in variouscountries,such as Chinas“Geological Cloud and Global Mineral Resource Reserve Dynamic Assessment Data-base,Australias Deep Earth Exploration Program AuScope,the United States Mineral Resources Online SpatialDatabase,Geofaces Database of Society of Economic Geologists(SEG)and
6、the SNL Metals&Mining Database.Meanwhile,we also introduce several important progresses made by applying big data and artificial intelligencemethods in regional metallogenic regularity,genetic mechanism of ore deposit,discrimination of deposit type,resource potential evaluation and strategic consult
7、ation.This paper puts that it is imperative to integrate global mas-sive data to build an open,shared and unified big data platform for mineral deposits database in the framework ofthe Deep-time Digital Earth(DDE)Big Science Program.Key words:mineral deposit;database;big data;Deep-time Digital Earth
8、Fund support:Project of China Geological Survey(DD20230007);National Natural Science Foundation of China(42261144669,42273073,42203073);Deep-time Digital Earth International Big Science Program收稿日期:2 0 2 3-0 9-0 5;接受日期:2 0 2 3-12-0 8;编辑:曲丽莉基金项目:中国地质调查局项目(DD20230007);国家自然科学基金项目(42 2 6 11446 6 9,42 2
9、7 30 7 3,42 2 0 30 7 3);“深时数字地球(Deep-timeDigitalEarth,D D E)国际大科学计划作者简介:史蕊(198 6-),女,助理研究员,主要从事矿产资源潜力定量预测评价研究和数据库建设,E-mail:s h i r u i 6 16 12 6.c o m;通讯作者:张洪瑞(198 2),男,研究员,主要从事矿床学研究,E-mail:h o n g r u i _198 2 12 6.c o m。75史第1期蕊等:全球矿床数据库建设现状、应用与展望“大数据”时代人类认识和研究世界的思维方式正在发生着深刻改变,基于大数据和人工智能技术形成的数据密集型科
10、学成为继理论科学、实验归纳和计算科学之后的第4种科学研究范式(Hey et al.,2009)。地球科学指一切研究地球的科学,主要包括地质学、地理学以及其他衍生学科,属典型的数据密集型学科(Bristoletal.,2 0 12)。地质数据是一种典型的时空大数据(吴冲龙等,2 0 16),将大数据与地质学更好地结合,让已有和即将产生的海量数据服务于地球科学,已成为地球科学家们新的探索方向和关注热点。随着机器学习、知识图谱、大数据挖掘等技术相继引进地质学领域(周永章等,2 0 18,2021;耿厅等,2 0 19;Zuoetal.,2 0 19,2 0 2 3;Zh o u,2021;G u o
11、 e t a l.,2 0 2 2;贾敬伍等,2 0 2 3;诸云强等,2 0 2 3),地质大数据与人工智能驱动的科学发现时代已开启。在这样的时代背景下,澳大利亚的“玻璃地球”、欧洲的OneGeology、联合国教科文组织全球尺度地球化学国际研究中心的“化学地球”等大科学计划相继提出并得到部分国家的支持与实施,推动了全球地学知识共享和地质大数据整合(周永章等,2 0 2 1)。近年来,中国科学家倡议发起的国际大科学计划“深时数字地球”(Deep-timeDigital Earth,DDE)应运而生,该计划以整合全球海量数据、共享全球地学知识为使命,重建各个历史时期的地球演化,构建地质构造与工
12、程地质条件,精确识别全球资源与能源矿产的宏观分布规律,从而更准确地预测地球和人类的未来(Wangetal.,2 0 19,2 0 2 1)。矿床学又称为经济地质学,是研究矿床在地壳中的形成条件、矿床成因和分布规律的科学,是能够产生经济价值的重要地质学分支(翟裕生等,2 0 11;张旗等,2 0 18)。随着分析测试技术的日益提升和研究程度的不断提高,矿床数据的数量和质量显著增长,形成了庞大的数据集合。全球一些重要科研机构分别建立了基于各自数据优势的矿床数据库。大数据发展趋势下,矿床学与大数据人工智能的融合研究势如破竹,在矿床成因(周永章等,2 0 17;陈华勇等,2 0 2 2)、成矿规律及矿
13、产资源预测与评价(王登红等,2 0 15;吴永亮等,2 0 17;罗建民等,2019;Ch e n g,2 0 19;Xi a o e t a l.,2 0 2 0;路英川等,2021)、成矿过程模拟(袁峰等,2 0 19)等方面都取得了突破性进展矿床学大数据属于数据密集型科学,高效安全地存储、管理、共享分布在不同研究机构、文献和报告中的重要矿床学数据是关键,而建立支撑科学处理算法的数据库是开展矿床学大数据研究的重要基础。本文介绍了全球已有的主要矿床数据库及其运行情况,为未来DDE计划整合全球海量矿床数据,建设大数据平台提供基础和借鉴。同时,结合近年来开展的以矿床学大数据驱动的科学研究典型实例
14、,论述了建设开放、共享、统一的矿床大数据平台的科学价值。1已有矿床学数据库及运行情况随着矿床的不断勘探、开发以及地球化学理论与方法在矿床学研究中的广泛应用,矿床学相关数据(元素地球化学、同位素地球化学、流体包裹体数据、成矿年代学数据、蚀变带及矿物组合数据等)爆发式增长。这些数据得到国际科研机构的高度重视,多个国家或组织建立了国家层面或全球规模的矿产资源数据库。最简单的形式为一张矿床地质图配上说明书或者一本专著,比如伊朗,以专著形式将矿床名称、经纬度位置、规模、成矿时代、矿床类型等基本信息记录在表格中(Ghorbani,2 0 13);再比如加拿大地质调查局出版的Mineral Deposits
15、 of Canada专著,系统总结了加拿大12 个主要矿床类型以及不同矿床的分布和成因、地质省的演化及勘查模型和方法;还有些国家地质调查局和研究机构建立了包含矿产、地球物理、地球化学、同位素、年代学等在内的综合地学数据库,如中国的“地质云”、澳大利亚的AuScope和英国地质调查局的OpenGeoscience等。下文选择了几个主要国家矿床数据库进行重点介绍。1.1中国“地质云”与全球矿产资源储量动态评估数据库20世纪8 0 年代中国就开始了矿床相关数据库的构建工作,如武警黄金地质研究所于198 6 年初步建立了中国金矿资源数据库,整合17 0 0 个大中小型金矿床,实现了数据组织、图件编修及
16、查阅、检索、统计等功能(董晓辉,198 9)。中国有色金属工业总公司矿产地质研究院1990 年开发的“全国伴生金、银矿产数据管理系统”实现了全国近6 0 0 个伴生金、银矿床的重要数据资料计算机管理(马滋宇,1990)。臧忠淑(1996)报道了涉及大中型矿床190 2 处、小型矿床338 4处的40 种矿产的矿床数据库,载人了矿床的产地、坐标、储量、品位等基本数据以及矿床石76心杂矿岩石学物第43卷类型、成因、成矿及围岩时代等地质信息。2 0 0 32007年,中国、俄罗斯、蒙古、哈萨克斯坦和韩国合作编图项目,中国地质科学院完成了主要矿种的矿床数据库,其结构特征包括矿床名称、坐标、矿种、成因类
17、型等2 2 项。中国地质调查局郑州矿产综合利用研究所2 0 14年建立了中国重要矿产矿山数据库,包含煤炭、石油、铁、铜等2 2 种矿产16 0 6 1个重要矿产矿山企业基本信息、矿山储量情况、矿山开采技术条件、采矿情况、选矿基本情况、共伴生矿利用情况、尾矿废石等处置及利用情况、矿山经济指标等多方面矿山生产信息数据。中国地质调查局主持研发了一套综合性地质信息服务系统,“地质云1.0”于2 0 17 年正式上线,为社会公众、地质调查技术人员、地学科研机构、政府部门等提供了各类丰富的地质信息服务,数据来源于多年财政项目和企业勘查等存量数据。2 0 18 年“地质云2.0 和2 0 2 1年“地质云3
18、.0”分别在原基础上升级并投入服务。目前,“地质云3.0”包含了基础地质、能源矿产、水资源、土地资源、森林资源、草地资源、湿地资源、海洋地质、地下空间等11大类数据。能源矿产大类下属的矿产资源数据库提供了黑色金属、有色金属、贵金属、稀有金属、非金属和能源矿产等各种矿产的全国分布图和成矿区带分布图(图1),可查询矿产地名称、矿种、规模、矿床成因类型、利用现状和地质工作程度等属性信息,但是吨位、品位、矿床地质特征和矿床地球化学测试数据等信息比较缺乏。此外,自然资源实物地质资料中心完成了中国典型矿床实物地质资料波谱数据库建设,该数据库采用成熟的信息提取技术方法,将岩芯、标本等实体资料数字化,利用“地
19、质云”开展在线服务(史维鑫等,2 0 2 0)。近年来,中国地质调查局全球矿产资源战略研究中心牵头建立了基于CRIRSCO(矿产储量国际报告标准委员会)分类规范为基础的全球矿产资源储量评估体系。目前已通过地质云平台公开发布锂、钻等2 4种战略矿种资源储量评估报告,主要内容包括各矿种的资源类型及分布、储量及资源量、储量经济性概况和资源潜力等,附图包括各矿种的全球高级项目及主要国家储量分布图(图2)、典型矿床吨位-成本模型图,其数据来源于公司报告(含年报/储量报告、勘探报告、公司官网/内部报告)、商业数据库、政府或官网、文献等多渠道,建立了包含矿业项目名称、坐标等基本信息,证实储量、可信储量等信息
20、以及选矿产能、资本成本等信息的数据库,准确提供了全球资源储量信息1.2澳大利亚AuScopeDiscoveryPortal深部地球探测计划AuScope是澳大利亚2 0 0 6年提出并启动的,其目标是在全球尺度上从时间到当前位置:首页地质数据矿产地质Q国回资源目录度摄/地名等关健键词国基础地质660矿产地质10兰巴花国全国黑金属矿产地分布数据四全国有色金属矿产地分布数据全国贵金属矿产地分布数据全国稀土矿产地分布数据日全国稀有金氧矿产地分布数据日全国分散元素系列矿种分布数据全国能源矿产地分布数据全国非金属矿产地分布数据国全国水汽矿产矿产地分布数据日图全国成矿带水文地质国区环城地质25.内椒灭寓地
21、底图切换区地形经度伟安打开标注图1“地质云”平台矿产地质数据资源(网站截图,https:/g e o c l o u d.c g s.g o v.c n/)Fig.1 Mineral geological data resources of the“Geological Cloud platform(screenshot of website from https:/ 全球铜矿及主要国家储量分布(据江思宏等,2 0 2 2)Fig.2Global copper deposits and reserves in major countries(after Jiang Sihong et al.,
22、2022)空间以及从表层到深部,建立国际水平的表征澳洲大陆结构和演化的研究架构(熊小松等,2 0 16),包括AuScope网格和交互(DiscoveryPortal)、国家岩芯库(NVCL)、地球化学和演化、地球物理探测成像和深部结构、地球模拟和三维建模以及地球空间架构和地球动力学等6 个方面。AuScope网格和交互是一个网络大型数据存贮管理信息系统,它能提供方便且快速的查询、检索、下载和利用全澳范围内的遥感影像、钻孔、矿床、地球物理、地球化学、地质年代学等各种探测数据,还能提供地球科学相关报告和部分地区的三维地质/地球物理模型,并通过接口来确保数据的可持续性。同时,提供了各类在线资源链接
23、信息矿床学相关的数据图层为EarthResources,可提供澳大利亚全境矿床数据的查询和下载服务(图3),具体信息包括矿床名称、矿种、地质年代、精PortotselrtritermherwActeLajwtCafeaturedtage图3AuScope地球资源图层和数据(网站截图,https:/p o r t a l.a u s c o p e.o r g.a u/)Fig.3AuScope earth resource layers and data(screenshot of website from https:/portal.auscope.org.au/)USMINNDatabas
24、e石78心矿杂岩学第43卷物确位置、矿物赋存类型等等。此外,钻孔数据图层Boreholes中提供了澳大利亚国家岩芯库获取的钻孔样品,用于建立澳洲大陆1 2 km的矿物和组分的高分辨率图像库。1.3美国地质调查局矿产资源在线空间数据库美国地质调查局在2 0 世纪7 0 年代就建立了矿产资源数据库,随后推出了矿产资源在线空间数据库,可提供包含矿产资源、地质、地球物理和地球化学内容交互式的地图和数据资源下载服务。其中美国国内数据库(图4)内容包含:USMINmineraldepositdatabase:该数据库是美国正在发展建设的国家级地理空间数据库,它将成为美国重要的矿山、矿床和矿区的权威信息来源
25、。数据结构包括矿床名称、位置、矿床模式、勘探开发情况、矿山生产数据、资源量和储量、相关文献和报道等(图5)。MineralResourcesData System(M RD S):这是一套金属和非金图4美国矿产资源在线空间数据(网站截图,https:/mr d a t a.u s g s.g o v/g e n e r a l/ma p-u s.h t ml)Fig.4U.S.mineral resources online spatial data(screenshot of website from https:/mrdata.usgs.gov/general/map-us.html)Mi
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