技术框架
Deep-Explor® 多模态AI智能找矿方案，以非线性系统控制论为核心框架，首次将成矿系统视为一个开放的、动态的地质系统。该方案融合多模态异构数据构建地质过程代理变量，并采用物理信息深度算子网络（Physics-Informed DeepONet）进行联合反演与特征提取。
数据融合体系
| 数据类别 | 具体数据源 |
|---|---|
| 卫星遥感数据 | 多光谱、高光谱、InSAR、DEM、热红外 |
| 地球物理数据 | 重力、磁法、电法、地震、放射性 |
| 地球化学数据 | 水系沉积物、土壤、岩石、同位素 |
| 地质构造数据 | 地质图、构造要素、钻孔编录 |
| 岩性解译数据 | 岩性单元、蚀变带、矿化标志 |
技术流程
下图展示了从多源数据接入到应用输出的完整处理流程：
- 多源数据接入 — 整合卫星遥感、地球物理、地球化学、地质构造与岩性解译等多源数据
- 统一数字化表征 — 处理格式、尺度、噪声模式各异的多源数据，构建统一高维数字化表征
- AI全流程分析 — 采用物理信息深度算子网络进行联合反演与特征提取，由AI全流程主导找矿决策
- 概率分布输出 — 输出成矿/成油概率分布预测，实现浅/深部隐伏矿体成矿概率分布预测
技术优势
- 全流程AI驱动 — 由AI主导从数据接入到结果输出的完整找矿决策链
- 多矿种适用 — 适用于金属、非金属、油气等多种资源类型
- 大面积勘查 — 适用于大面积勘查区靶区圈定，无面积上限
- 精准预测 — 通过联合反演与特征提取，实现对隐伏矿体的高精度成矿概率分布预测