造山带型岩浆铜镍硫化物矿床是重要的铜、镍及相关关键金属资源类型，其形成与幔源岩浆演化及壳幔相互作用密切相关。北山造山带位于中亚成矿域关键构造部位，发育大量后碰撞伸展阶段的镁铁质–超镁铁质岩体，并伴随不同程度的铜镍矿化，但成矿与非成矿岩体判别及含矿潜力评价仍存在不确定性。为此，笔者基于已发表文献系统收集北山造山带镁铁质–超镁铁质岩体全岩地球化学数据，构建包含360条样本的数据集，选取SiO₂、Al₂O₃、Fe₂O₃、MgO等主量元素、稀土元素、以及Rb、Nb、Sr、Y等微量元素共27项特征作为输入变量，引入多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBoost）4种机器学习模型，对成矿与非成矿岩体进行分类识别及含矿潜力评价。结果表明，各模型均具有较好的判别能力。其中，MLP模型性能最优，分类准确率达97%；XGBoost、RF和SVM模型准确率分别为94%、91%和90%。模型结果表明，全岩地球化学特征能够有效刻画岩浆分异程度及地壳混染等关键成矿控制过程，是识别成矿岩体的重要判据。基于最优模型建立的判别方法可实现对北山造山带镁铁质–超镁铁质岩体成矿潜力的有效识别。研究结果不仅为北山地区岩浆铜镍硫化物矿床找矿勘查提供了新的技术手段，也为造山带型同类矿床的成矿潜力评价提供了方法参考。

黄铁矿是金矿床中最常见的载金矿物，其地球化学成分能有效指示成矿信息。笔者系统收集了全球浅成低温热液型、斑岩型和造山型金矿床中黄铁矿的微量元素数据，选取9种常见的地球化学特征，采用K近邻算法、随机森林和支持向量机3种机器学习模型进行模型训练，旨在建立一种基于黄铁矿成分高效、准确识别金矿床类型的新方法。模型分类性能评估结果显示，训练后的K近邻算法、随机森林和支持向量机模型的分类准确率分别为0.89、0.96和0.95。此外，文中采用未参与训练的东昆仑造山型金矿黄铁矿成分对训练模型进行独立验证，以评估其在实际应用中的适用性与准确性。结果表明，3种模型均能正确识别出这些黄铁矿主要来源于造山型金矿，其中支持向量机模型效果最佳，准确率达0.88。为克服机器学习的“黑匣子”问题，文中还引入机器学习可解释性方法，以揭示不同黄铁矿微量元素输入特征对分类结果的贡献。SHAP分析表明，在识别斑岩型和造山型金矿时，对模型输出结果影响最大的3个黄铁矿微量元素特征依次为As、Co和Cu，而在识别浅成低温热液型金矿时，黄铁矿的Cu、As和Ni含量对模型输出结果影响最大。研究结果表明，黄铁矿微量元素可作为区分金矿成因类型的有效标志。未来，结合机器学习方法，黄铁矿成分有望进一步拓展至其他类型矿床的识别与分类，为矿床成因研究与找矿预测提供新的技术途径。

黄铁矿是金矿床中最常见的金属硫化物，其微量元素组成能够有效记录成矿流体性质与成矿环境信息，在金矿床成因类型判别中具有重要指示意义。随着信息技术的迅速发展，地球科学研究已进入数据密集化阶段，多源、多尺度地球化学数据的积累为矿床类型的定量识别提供了新的契机。然而，现有研究仍存在样本规模有限、矿床类型覆盖不足及判别精度不高等问题。针对上述不足，笔者系统汇集铁氧化物–铜–金（IOCG）型、火山成因块状硫化物（VMS）型、斑岩型、低硫浅成低温热液型、高硫浅成低温热液型、卡林型及造山型7种类型金矿床的黄铁矿LA-ICP-MS微量元素数据并构建大数据集。在完成缺失值控制与中心对数比（CLR）变换的基础上，引入支持向量机（SVM）与随机森林（RF）模型开展矿床类型判别，并通过交叉验证与多指标评价对模型性能进行系统对比。结果显示，基于原始CLR特征空间的SVM模型在分类精度与稳定性方面表现最优；RF模型在保持较高判别能力的同时，结合SHAP分析揭示了不同矿床类型判别所依赖的关键微量元素组合特征。研究表明，机器学习方法能够有效提取具有地质意义的成矿指示信息，将高性能分类模型与可解释性分析相结合，是开展复杂成矿体系中金矿床类型识别与成因研究的有效技术路径。

准确识别成矿岩体是斑岩铜矿找矿勘查的关键。前人开展了大量基于锆石、磷灰石等岩浆副矿物微量元素识别岩浆成矿潜力的研究，然而副矿物的微量元素组成受控因素较为复杂，这可能在一定程度影响对成矿岩浆信息的指示能力。黑云母是中酸性岩浆岩中常见的造岩矿物，其主量元素组成主要受控于原始岩浆，因此可以作为“指针矿物”指示岩浆成矿潜力。笔者在系统汇编全球斑岩铜矿成矿岩体与全球非成矿中酸性岩体黑云母数据的基础上，选取9种黑云母主量元素成分，选取支持向量机、随机森林和极限梯度提升3种机器学习模型，用于识别斑岩铜矿成矿岩体。结果表明，训练得到的3种模型均表现良好，准确率分别为0.9561、0.9614和0.9587，说明该方法能够有效识别斑岩铜矿成矿岩体。此外，笔者借助机器学习解释性算法SHAP对3种模型进行特征贡献度分析。结果显示，对输出结果影响最大的3个训练特征依次为FeO^T、Na₂O和MnO，且成矿岩体的黑云母整体表现为低FeO^T、低MnO和高Na₂O的特征组合。研究表明，黑云母主量元素能够有效指示岩体成矿潜力，这为斑岩铜矿成矿岩体识别及类似矿床找矿方法研究提供了新的思路。

恒山–五台地区出露的直闪岩具有特殊的矿物组合（直闪石+石榴子石）和地球化学特征（富Fe、Mg、Al，贫Ca、碱），因受后期变质作用以及构造扰动影响，有关其原岩属性长期存在争议。笔者在详细的野外调查及岩相学观察的基础上，采用机器学习和地球化学指纹相结合的方法对直闪岩进行了系统研究。在机器学习方面，构建了包含太古代玄武岩与泥质岩的地球化学数据库，利用随机森林（Random Forest）算法建立原岩判别模型，并结合Isocon质量平衡分析探讨元素迁移规律，最终确定该直闪岩的原岩。随机森林模型基于不活动元素的判别结果显示，直闪岩样品与太古代玄武岩成因联系密切，其稀土配分模式及较高的Co、Sc含量与太古代玄武岩吻合，显著区别于典型泥质岩。Isocon质量平衡分析揭示岩石经历了约26%的净质量亏损，伴随有Ca、Na等活动组分的强烈淋滤。特别是Zr–Hf的解耦、Th的异常富集以及Zn的离散分布指示了直闪岩在形成过程中经历了沉积过程中的机械分选。锆石U–Pb定年获得了直闪岩中碎屑锆石主要年龄峰集中在～2520 Ma，表明其沉积物源较为单一，主要来源于区内～2.52 Ga的岩浆岩；变质锆石年龄约为1.92 Ga，记录了华北克拉通古元古代拼合事件。因此，笔者推断恒山直闪岩的原岩为富镁铁质的沉积岩，其源于太古代玄武质岩石。该玄武质源区在经历风化作用、沉积作用及其后约1.92 Ga的角闪岩相变质作用形成了现今的直闪岩。

针对传统找矿靶区优选方法多源信息融合不足、主观性强、定量化程度低及不确定性难量化等问题，构建融合改进模糊层次分析（HI-FAHP）、蒙特卡洛模拟与机器学习的概率化决策模型，实现多源信息系统融合与结果概率化表达，提升勘查初期找矿风险评估的科学性。以河南栾川祖师庙矿区为对象，综合改进AHP、主成分分析与模糊评价建立HI-FAHP体系，客观确定地质指标（赋矿地层、断裂构造、侵入岩、物探异常）与化探指标（Ag-Pb-Sb、Au-Mo-As-Bi、Cu-V-Zn、W）权重。引入蒙特卡洛模拟，对隶属度（扰动系数0.08，三角分布）与等级边界值（均匀分布）随机扰动，生成各靶区综合隶属度概率分布与排序概率。采用决策树、随机森林和XGBoost等3种模型，基于HI-FAHP权重生成5000组随机得分数据训练，优选XGBoost反演地质与化探权重，计算成矿潜力指数，模型圈定5个找矿靶区。蒙特卡洛模拟得综合隶属度排序：Ⅰ号（79.55）>Ⅳ号（76.70）>Ⅱ号（74.50）>Ⅲ号（71.30）>Ⅴ号（67.20）。XGBoost拟合最优（R²=0.90），反演权重：地质0.25，化探0.75，成矿潜力指数排序一致。工程验证：Ⅰ号靶区揭露方铅矿体，Ⅳ号靶区圈定铜矿体，其余靶区矿化弱，与预测高度吻合。 HI-FAHP–蒙特卡洛–机器学习融合模型实现了多源信息客观融合与不确定性量化，XGBoost可有效反演特征权重，经工程验证可靠，适用于勘查初期多源数据整合与找矿风险评估。

随着大语言模型与知识图谱技术的发展，基于语义建模与逻辑推理的地学知识体系构建逐渐成为实现智能化找矿的重要技术途径。针对地学知识表达中长期存在的本体语义层次单一问题，笔者提出构建以“概念轴–功能轴”为核心的双轴本体设计思想，以地层、岩性、构造及岩浆岩等关键地质要素为基础，结合赋矿岩性、控矿构造、地球化学等勘查指标，构建概念–功能双轴本体结构；结合大语言模型实现地质文本中的实体识别与关系抽取，并依托 Neo4j 平台实现矿床知识的图结构化存储与推理应用。研究以屈库勒克东金锑矿集区为实例，将双轴本体嵌入提示词工程，基于大语言模型实现了研究区的知识抽取，并通过知识图谱的语义关联与结构分析，开展找矿模型的逻辑推理与规律归纳。结果表明，双轴本体模型通过概念轴与功能轴的双重语义维度对地学实体进行协同刻画，在语义检索、关系组织及知识推理等方面展现出显著优势。该模型突破了传统地质知识以静态属性描述为主的局限，实现了从结构性表征向功能性语义的拓展，为构建具备智能表达与逻辑推理能力的地学知识体系提供了坚实的理论基础与支撑。

深层致密砂岩储层物性参数的准确预测对于储层评价和“甜点”预测至关重要，但现有模型难以充分刻画参数之间复杂的非线性关系，且无法实现多参数同时预测。笔者以塔里木盆地库车坳陷侏罗系阳霞组致密砂岩储层为例，对岩心开展高压压汞和核磁共振实验，提取储层微观参数，选取平均孔喉半径、排驱压力、分形维数和分选系数作为特征参数，在单任务XGBoost模型基础上引入了多任务学习（MTL）框架，并使用注意力机制优化特征选择能力，提出了一种适用于小样本数据的基于极限梯度提升（XGBoost）与多任务学习（MTL）的联合预测模型，开展渗透率和孔隙度的同步预测，并设置多组对比实验，从预测精度、误差指标等多角度评估模型性能。研究结果表明：①高压压汞和核磁共振分形维数曲线都呈现出“三段式”特征，指示深层致密砂岩储层具有典型的多重分形特征；②XGBoost-MTL模型在致密砂岩孔渗预测中，预测值与真实值相关性指数分别高达0.91和0.95，均方根误差与单任务XGBoost模型相比降低约70%，表现出良好的预测效果；③研究区孔喉尺度以中孔为主，运用注意力分数方法，发现分形维数对储层渗透率影响最为显著，平均孔喉半径对孔隙度影响最为显著。本研究为深层致密砂岩储层物性预测提供了一种可靠的数据驱动方法，研究成果已在库车坳陷阳霞组储层评价中成功应用，预测误差控制在8.3%以内，对深层致密砂岩气藏高效开发具有重要指导意义。

随着油田开发进入中后期，地层能量亏空严重，注采矛盾日益突出，传统的经验配注及数值模拟方法在应对非均质性强、动态变化快的复杂油藏时，常面临计算耗时长、历史拟合困难及预测精度不足等挑战。基于上述问题，笔者提出一种融合生产动态数据、物理约束与自适应机器学习的注采优化方法。该方法以LSTM和XGBoost构建并行预测框架，通过多指标竞争选择预测模型；以卡尔曼滤波和非线性扩散滤波重构注采响应信号，结合物理约束ANN和梯度敏感性分析反演井间连通系数；在此基础上，建立兼顾产油量提高与含水率控制的双目标配注优化模型，并采用差分进化算法求解。B采油厂实例表明，物理约束LSTM的R²达到0.9521，MSE降至0.6513，预测精度和物理一致性均优于标准LSTM和XGBoost；井间连通性反演结果能够识别高含水优势通道并与地质认识相吻合；优化后区块产油量由175.00 m³/d提高至176.10 m³/d，日增油为1.10 m³/d。研究表明，数据驱动模型与渗流物理约束耦合，可减少对反复历史拟合的依赖，提高注采方案评价效率，为高含水后期油田精细配注和稳油控水提供技术支撑。

现有岩体稳定性分析方法多基于简化的结构模型，难以真实反映结构面复杂的空间网络特征。笔者针对利用无人机获取数据进行三维结构面网络智能构建与稳定性分析方法缺失的问题，以无人机斜摄影测量为基础，获取岩体多视角图像，通过融合几何和纹理特征构建深度学习模型，实现岩体结构面自动识别和产状参数智能提取，进而构建三维结构面网络模型。将该网络引入岩石力学分析，并结合块体理论，自动识别潜在失稳块体并定量计算其稳定性。从结构面识别精度、块体识别完整性、网络拓扑合理性及稳定性分析一致性4个维度展开方法验证，并利用三维可视化揭示岩体破坏模式和稳定性特征。实验结果表明，该到94.2%，召回率达到92.5%，交并比达到87.6%。块体识别表明，当体积从10 m³增加到1000 m³时，安全系数约从1.3下降到0.6，揭示了规模效应规律。该方法通过融合几何与纹理优化了结构面识别模型，提升了三维网络构建的拓扑完整性，并由此将岩体稳定性分析的维度从单一结构面提升至网络层面，显著增强了稳定性评估的准确性和工程适用性。