□ 吴 二 蓝妮拉

随着全球工业化进程加速和新兴技术产业的蓬勃发展，矿产资源作为支撑现代经济体系的基础性原料，其需求量持续攀升，对勘查技术提出了更高要求。矿产勘查技术的进步不仅关乎资源供给保障，还对经济可持续发展与生态环境保护具有深远影响，具体体现在以下几个方面：一是高效勘查技术能够缩短资源发现周期，降低勘探成本，为矿业开发提供可靠依据；二是深部与海洋矿产资源的开发潜力巨大，但其复杂的地质条件要求勘查技术具备更强的适应性与解析能力。地球物理、地球化学、遥感及信息技术的发展则为矿产勘查提供了新机遇，然而，技术应用的碎片化、复杂地质环境下模型的适应性不足等问题仍制约着找矿效果的进一步提升。因此，本文将系统梳理近年来地质矿产勘查领域的技术突破及其实际应用成效，旨在为推动矿产勘查的智能化转型提供参考，并为全球矿产资源安全与可持续发展贡献解决方案。

勘查技术的

分类与发展

地质勘查包括各种比例尺的区域地质调查、海洋地质调查、地热调查与地热田勘探、地震地质调查和环境地质调查等，过程中需选用必要的技术手段或方法，如测绘、地球物理勘探、地球化学探矿、钻探、坑探、采样测试、地质遥感等。这些技术可根据工作原理和应用场景分为三大类：地表与浅层勘查技术、地下结构探测技术、样品分析与数据整合技术。在地表与浅层勘查技术中，测绘技术是通过绘制地形图、地质图，帮助确定勘查区域的大致范围，地质遥感则借助卫星、飞机拍摄的高清影像来识别地表岩石类型、断裂带、矿化痕迹。地球化学探矿通过采集土壤、水体或植物样本，检测其中金属元素的异常含量。地球物理勘探技术是核心手段，通过测量磁场、电场、重力、地震波等物理信号的变化推测地下岩石的密度、导电性或构造特征；钻探技术则通过向地下钻孔获取岩芯样本，直接观察地层和矿体分布；坑探通过挖掘浅井或隧道进行近距离观测，适合验证浅部矿体，这些技术常用于靶区验证。采样测试是对采集的岩石、矿物样本进行化学分析、显微镜观察、物理性质测试，以精确测定矿石品位和矿物组成；信息技术是将测绘、物探、化探等数据输入计算机，利用三维建模、人工智能算法进行综合分析，从而有效减少人为判断误差。

目前，地质矿产勘查技术的发展方向有两个：一是绿色勘查技术的应用，二是多学科交叉技术的融合。绿色勘探技术中，高精度地球物理探测设备的应用可在不破坏地表的情况下获取地下岩层信息；生物标记物检测技术则能够分析微生物活动痕迹，间接定位矿藏分布，减少大规模勘探作业对生态的影响。多学科交叉融合成为地质矿产勘查技术突破的关键方向，地球物理、地球化学与遥感技术的协同应用构建起了多维数据采集网络。重力、磁法、电法等物理探测数据与元素化学异常信息的交叉验证可提高矿体定位的准确性；卫星遥感与地面探测设备的联动能够实现大范围筛查与局部精查的有效衔接，显著提升勘查效率。地理信息系统（GIS）与人工智能算法的结合能够对海量地质数据进行智能解译，为矿产勘查决策提供直观依据。技术方法的跨界创新在多学科融合中持续涌现，材料科学进步催生的新型传感器，提升了极端环境下的设备耐受性；环境科学与地质工程的交叉研究，发展出更精准的生态影响评估模型，为应对深部找矿、隐伏矿体探测等挑战提供了新的方法支持。

找矿技术的实践应用

地球物理勘探技术的实际场景应用。地球物理勘探技术能够揭示隐蔽矿体的空间分布，在金属矿产勘查应用中，地球物理勘探技术中的重力勘探技术可基于岩石密度差异，利用高精度重力仪测量地表重力场微小变化，结合区域断裂构造分析，推断矿体赋存位置与规模。磁法勘探技术则能够快速扫描大范围磁场分布，磁性矿物富集区形成强度与梯度异常的磁力曲线，结合地质背景解译，能够有效识别与基性岩体或热液活动相关的成矿靶区。在能源勘探中，地震勘探技术通过人工激发弹性波，记录地层界面反射信号的时间与振幅特征，不同岩性的波速差异可构建地下三维速度模型，识别含油气构造的背斜、断层或孔隙发育带；电法勘探技术则依据岩石导电性变化，利用电场探测地下电阻率分布，低阻异常指示含矿热液蚀变带或地下水活跃区，高阻层则表明该区域存在致密砂岩，这两项技术的联合使用能够区分矿化区与非经济地质体，为钻探靶点优选提供依据。

地球化学勘探技术的精准靶区定位。岩石地球化学测量以基岩采样为核心，地球化学勘探技术可测定成矿元素及伴生元素含量，揭示矿化蚀变范围。金矿勘查中砷、锑、汞等元素的协同异常指示热液活动中心，因此，通过统计元素分带规律与浓集趋势，结合构造解析，勘探人员就能够推断矿体垂向延展与侧伏方向。土壤地球化学测量主要是通过检测土壤中元素含量的异常分布来定位潜在矿体，具体实施时先要在勘查区采集表层或特定深度的土壤，随后在实验室中利用光谱分析、化学试剂检测等方法精确测定目标元素的含量，并绘制元素浓度空间分布图，识别出显著高值异常区，这些异常对应地下矿体的位置。地气测量是利用高灵敏度探测器捕获汞蒸气、烃类气体等矿化指示剂，这些气体沿裂隙向上迁移在矿体上方形成特定地球化学场，即便矿体埋深数百米，仍可通过异常峰值识别靶区。生物地球化学法则依托植物对金属元素的吸收特性，分析叶片或根系中的元素富集特征，特定物种对铜、锌等元素的超常积累可间接反映地下矿化信息。两种技术协同应用能够剔除环境干扰因素，为深部找矿提供高精度线索。

地质遥感与智能技术在找矿中的协同作用。遥感技术中，多光谱遥感技术能够识别岩石蚀变矿物，通过波谱匹配与空间叠加圈定与成矿相关的蚀变带范围；热红外遥感能够识别与构造活动或矿化热液相关的热异常区，遥感数据导入GIS后与地形、地质图、物化探数据融合，构建多指标综合评价体系，从而筛选出成矿概率最高的勘查靶区。人工智能算法可对遥感影像与地球物理数据进行深度挖掘，自动识别线性构造、环状异常等矿化关联标志；机器学习模型基于历史矿床数据训练预测区域成矿潜力并生成概率分布图，优化勘探资源配置。地质遥感与智能技术的协同不仅大幅压缩了勘查周期，还显著提升了资源发现的成功率与经济效益。

地质矿产勘查的突破性进展，主要依托于地球物理、地球化学及遥感信息技术的深度融合与创新应用。这些技术的综合应用不仅缩短了勘查周期，还大幅提高了资源发现的成功率，为传统找矿模式向智能化、精准化转型提供了技术支撑。未来，地质勘查技术将更加注重绿色化与智能化。多技术协同、多学科融合的立体勘查体系有望在全球资源紧缺背景下，为矿产资源可持续供给提供核心保障。

（吴二系南宁理工学院副教授；蓝妮拉系桂林航天工业学院高级工程师。本文系2023年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目《基于计算机视觉的走廊数字三维模型构建方法研究》，项目号：2023KY1723）