摘要

随着全球资源需求的持续增长与生态环境保护要求的提升，地质勘探行业正经历从传统人工勘探向 “智能化、精准化、绿色化” 的深度转型。本文系统梳理了近年来地质勘探技术体系的创新突破，分析了行业面临的资源环境约束与可持续发展挑战，结合典型案例探讨了人工智能、遥感技术、绿色勘探工艺的融合应用路径，提出了面向 “双碳” 目标的行业发展策略。研究表明，技术赋能与生态保护协同发展是地质勘探行业实现高质量发展的必由之路。

关键词

地质勘探；智能化；绿色勘探；资源环境；可持续发展

一、引言

地质勘探作为资源开发的前端环节，是保障能源、矿产供给的重要基础。近年来，全球范围内勘探目标向深部、复杂地形及海洋领域延伸，叠加 “双碳” 目标与生态文明建设的双重要求，传统勘探模式在效率、精度及环境友好性上的局限性日益凸显。以物联网（IoT）、人工智能（AI）、航空遥感（RS）、全球导航卫星系统（GNSS）为代表的新一代信息技术与勘探工艺的深度融合，推动行业进入 “精准勘探” 与 “绿色勘探” 并行的新阶段。本文旨在通过技术演进与行业实践的结合分析，为勘探行业的可持续发展提供理论参考。

二、地质勘探技术体系的创新与突破

2.1 智能化勘探技术的核心应用

2.1.1 数据采集技术的自动化与立体化

• 空 - 天 - 地 - 海一体化监测网络：无人机（UAV）搭载高光谱成像仪实现地表矿物快速识别，分辨率可达 0.5 米；卫星遥感（如 Sentinel-2）结合 InSAR 技术监测地表形变，为矿区灾害预警提供实时数据。

• 智能钻探装备：自动化钻机集成传感器与 PLC 控制系统，实现钻探参数（转速、压力、岩屑成分）的实时采集与钻进效率优化，如某金属矿勘探中钻探效率提升 30%，能耗降低 25%。

2.1.2 数据处理与建模的智能化升级

• AI 驱动的资源预测：利用卷积神经网络（CNN）处理岩心扫描图像，识别矿物类型准确率达 92%；基于机器学习（如随机森林算法）构建成矿模型，在西南某铅锌矿勘探中靶区命中率提升 40%。

• 数字孪生技术：通过三维地质建模（如 GOCAD、Petrel）与实时数据耦合，实现地下矿体动态模拟，为勘探方案优化提供可视化支持。

2.2 绿色勘探工艺的实践与推广

2.2.1 低环境扰动勘探技术

• 可控源电磁法（CSEM）与地震面波勘探：替代传统深孔钻探，减少植被破坏与土壤扰动，在生态脆弱区（如青藏高原冻土带）勘探中应用率提升 60%。

• 循环钻进与泥浆处理技术：采用闭环泥浆回收系统，使钻探废液排放减少 85%，某页岩气勘探项目中实现 “零废液外排”。

2.2.2 生态修复与勘探协同模式

• 边勘探边修复技术标准：在新疆某煤矿区，通过表土剥离分层堆放、植被种子混播技术，使勘探场地植被恢复周期缩短至 2 年，成活率提升至 85%。

三、行业发展面临的挑战

3.1 资源勘探难度与成本攀升

• 浅部资源枯竭迫使勘探向深部（>1000 米）、深海（如海底多金属结核）及复杂构造带转移，钻探成本年均增长 15%，技术攻关需求迫切。

3.2 生态环境保护与勘探的矛盾加剧

• 在生态红线区、自然保护区周边勘探受限，如 2024 年《矿产资源规划环境影响评价技术导则》实施后，全国 23% 的勘探区块需重新调整，合规性成本增加 20%。

3.3 技术转化与人才结构失衡

• 中小勘探企业智能化设备普及率不足 40%，数字化人才缺口达 30 万人；AI 模型在复杂地质条件下的泛化能力仍需提升，如页岩气储层预测误差率在复杂构造带达 18%。

四、行业转型的路径与对策

4.1 构建 “技术 - 生态 - 政策” 协同发展体系

• 技术创新：加大深部勘探（如超高温钻探装备）、海洋勘探（AUV 搭载重力仪）及碳封存地质选址技术研发，建立 “政 - 产 - 学 - 研” 联合攻关平台。

• 环境管理：推广 “绿色勘探认证” 制度，将生态影响评估纳入勘探许可审批，如加拿大 BC 省要求勘探项目提交《碳中和勘探方案》，推动碳排放强度下降 35%。

4.2 推动勘探全流程数字化转型

• 建设行业级数据共享平台（如 “地质云”），整合区域地质、物探、化探数据，通过联邦学习技术实现跨企业数据协同建模，降低重复勘探成本。

4.3 强化人才培养与标准体系建设

• 高校增设 “智能勘探工程” 专业，校企联合培养 “地质 + AI” 复合型人才；制定《智能化勘探技术标准》，规范数据接口、模型验证等关键环节。

五、结论与展望

地质勘探行业正从 “经验驱动” 转向 “数据与技术双轮驱动”，智能化与绿色化的深度融合既是应对资源环境挑战的必然选择，也是实现高质量发展的核心路径。未来需进一步突破深部勘探技术瓶颈，完善生态补偿机制，推动勘探活动与自然保护的共生共荣。随着量子计算、纳米传感器等新技术的涌现，勘探行业有望在资源精准探测、碳循环地质响应等领域开拓新的研究空间，为全球能源转型与生态文明建设提供更强支撑。

参考文献

[1] 国土资源部。矿产资源勘查规划（2021-2025 年）[Z]. 2021.
[2] Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. Deep Learning for Geological Data Analysis[J]. Nature Geoscience, 2023, 16(3): 211-218.
[3] 中国地质调查局。绿色勘查技术规范（修订版）[S]. 2024.
[4] 案例数据来源：某省地质勘查院 2024 年技术报告、国际勘探承包商协会（ICEG）年度白皮书.