研发基于AI的煤矿地质构造建模技术

需求的背景和应用场景

煤矿地质构造的精准建模是煤矿开采规划、安全评估及资源高效利用的核心基础。传统建模依赖人工处理地质勘探数据（如钻探、物探、测井数据），存在效率低、误差大、三维可视化效果差等问题，导致开采方案优化滞后、资源浪费及安全隐患。尤其在复杂地质条件下（如断层、褶皱、煤层变薄区），传统方法难以快速构建高精度三维模型，制约了煤矿智能化发展。 本技术需求旨在通过AI技术自动化处理海量地质数据，构建智能驱动的三维建模系统，应用于煤矿设计、生产监控及灾害预警等场景，提升建模效率50%以上，降低人为误差，为智能开采提供动态地质模型支持。

要解决的关键技术问题

1. 技术原理：基于深度学习与知识图谱融合，开发地质数据智能解析算法，实现多源异构数据（如地质报告、钻孔数据、地震剖面）的自动清洗、融合与特征提取。
2. 技术架构：构建“数据层-算法层-应用层”三级架构：

• 数据层：集成地质数据库与实时监测数据接口；
• 算法层：部署AI建模引擎（含地质规则约束的神经网络模型）；
• 应用层：对接主流三维建模软件（如Surpac、GOCAD），实现模型自动生成与更新。

3. 关键技术点：

• 小样本地质数据增强技术，解决数据稀缺问题；
• 地质构造语义解析算法，实现断层、煤层等特征的自动识别；
• 动态建模技术，支持根据新数据实时修正模型。

效果要求

1. 效益目标：建模周期从传统2-4周缩短至3-7天，模型精度提升30%（误差率≤5%），减少因地质误差导致的开采损失率10%以上。
2. 竞争优势：形成国内首款AI驱动的煤矿地质建模工具，突破国外软件（如Petrel）的技术垄断，降低企业建模成本40%。
3. 创新性：

• 首次将地质领域知识嵌入AI模型，解决“黑箱”建模问题；
• 支持多尺度建模（从矿区级到工作面级），适配不同开采阶段需求；
• 预留API接口，可扩展至金属矿、非金属矿等场景。 成果拟通过联合开发实现产业化，目标3年内覆盖国内50%以上大型煤矿市场。