人工智能引领地热勘探新纪元
在全球能源结构调整的大背景下，地热能作为一种稳定且环保的基荷电力来源，其重要性日益凸显。然而，地热开发的固有高风险和高投入一直是制约其发展的瓶颈。近期，一篇发表在《Deep Underground Geothermal》期刊上的深度综述性文章指出，人工智能在地热资源勘探领域扮演着愈发关键的角色，极大地提高了资源发掘的效率。该综述由沙特贝克休斯公司的资深工程师Mahmoud AlGaiar领导完成，系统梳理了近十年人工智能在地热领域的应用进展。数据显示，截至2025年末，全球地热发电装机容量已达17,173
中国首次公开东部海域海底元素分布地图
记者今日（14日）从自然资源部了解到，中国地质调查局近期首次正式公布近二十年我国东部海域海洋地质调查成果，编制出一份详尽的"海底化学元素分布图"，为相关海岸带及海域空间规划、生态环境保护、资源勘查等工作提供精准的数据支撑。 经过此次系统的调查研究，科研团队整合的表层沉积物实测与机器学习数据超过两万个站位，形成了迄今为止中国东部海域覆盖范围最广、数据维度最全、质量可靠性最高的地球化学数据集，实现了对中国东部海域沉积物从陆地到海洋全过程地球化学解析，相当于给海底做了一次全面的"元素体检"。最终，科研人员得以把
AI助力矿业革命：从经验到概率
AI找矿代表了新一代矿产勘探方法的实现。通过结合数据和地质知识，它将传统的“经验盲找”转变为精确、高效且可重复的智能勘探系统，正在重塑全球关键金属勘探的格局。我们将从核心概念、技术特性以及标杆案例等方面全面解析真正的AI找矿。PART.01传统找矿面临的挑战与局限矿产勘探远不止是简单的“识别问题”。其困难之处在于：在无法直接观察地下的情况下，如何利用有限且不完全的数据，对复杂的地质系统作出尽可能准确的判断。在实际操作中，地质学家需整合多种类型的数据：地质绘图与构造分析地球物理场（重力、磁法、电法）地球化学