AI如何重塑矿产勘探：从前沿研究到KoBold Metals的实践

原创浩特智能-矿业工业出海 2025-07-18

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引言

随着全球能源转型的加速，铜、镍、钴和锂等关键矿产的需求迅速增长。这些矿产是电动汽车、可再生能源设备和储能系统的核心材料。然而，传统矿产勘探方法耗时长、成本高，且成功率有限。人工智能（AI）的兴起为这一领域带来了革命性变化，通过处理海量数据、识别复杂模式，AI正在显著提升矿产勘探的效率和准确性。本文将基于最新研究，结合行业动态和KoBold Metals的实践，深入探讨AI如何重塑矿产勘探的未来。

前沿研究：

AI与环境噪声地层学的整合

2024年，Jack Muir等人在arXiv上发表的论文《End-to-End Mineral Exploration with Artificial Intelligence and Ambient Noise Tomography》提出了一种创新的端到端矿产勘探工作流，重点聚焦于铜等关键矿产的发现。该研究整合了AI和环境噪声地层学（ANT），旨在提升勘探效率并支持全球低碳经济转型。

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研究目标与方法

该研究的目标是开发一个可扩展的勘探模型，适用于从大陆到矿床的各个规模。核心方法包括：主要矿山分布、资源储量、产量趋势、国际资本参与，带您深度解析这片金色热土的无限潜力。

环境噪声地层学（ANT）：通过地震噪声的互相关生成地下结构的3D模型。ANT具有速度快、可扩展、深度穿透强、分辨率高和环境影响低的优势。

人工智能（AI）：利用机器学习技术（如梯度提升树分类）处理复杂的地质和地球物理数据。研究采用分层建模，先用国家规模数据训练基础模型，再用本地高分辨率数据微调。

数据与验证：使用S&P Capital IQ矿产数据库、国家地球物理数据（如磁强度、重力、地震速度模型）以及专有本地数据，通过KNN插补、特征归一化和10折交叉验证进行模型验证。

案例研究：在澳大利亚的Western World和Yorke半岛（如Hitadale IOCG矿床）测试模型，评估其在预测矿体体积和勘查潜力方面的表现。

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关键发现

研究取得了以下成果：

大陆规模模型：AI模型成功识别了与已知铜矿床（如Olympic Dam、Mt Isa、Northparkes）对应的高勘查潜力区，覆盖澳大利亚不同地质环境。

局部规模准确性：在Yorke半岛，使用少量本地训练样本，模型能准确估计矿体体积，F1得分分别为0.77（绿地环境）和0.68（勘探扩展环境）。

区域潜力差异：北澳大利亚和南澳大利亚（如Mount Isa造山带、Gawler地台东部）显示高铜勘查潜力，而西澳大利亚部分地区（如太古代地块）潜力较低。局限性：预测可能受输入数据特征影响，如Yorke半岛的高潜力可能部分源于强磁响应。未来需采用基于图像的增量学习等方法改进模型。

局限性：预测可能受输入数据特征影响，如Yorke半岛的高潜力可能部分源于强磁响应。未来需采用基于图像的增量学习等方法改进模型。

以下表格总结了研究的关键发现：

发现类别	详细内容
大陆规模模型有效性	成功识别高潜力区，与已知铜矿床对应，依赖岩石物理属性和深部地壳构造。
区域潜力差异	北澳和南澳高潜力，西澳和中澳部分低潜力，但Musgraves和Albany-Fraser除外。
局部规模准确性	用少量样本微调模型，准确估计矿体体积，F1得分0.77和0.68，降低钻探成本。
限制与未来方向	预测可能受数据特征影响，需增量学习和更强大模型解决复杂地质问题。

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AI在矿产勘探中的广泛应用

AI在矿产勘探中的应用正在全球范围内扩展，涵盖从数据分析到目标识别的多个环节。以下是一些关键应用和代表性公司：

数据分析与预测：AI算法擅长处理地质调查、卫星影像和历史勘探数据。例如，VRIFY的AI平台通过标准化数据和先进算法，生成数十亿种排列组合，快速识别高潜力矿化区。

异常检测：Saiwa.ai提供异常和缺陷检测服务，利用AI分析地质数据，识别传统方法可能忽略的模式。

绿地勘探：Earth AI专注于澳大利亚的绿地勘探，使用AI加速清洁能源矿产的发现。

设备维护与安全：AI通过预测性维护减少设备故障时间，智能传感器和摄像头提升矿山安全（Mining Technology)。

ScienceDirect的一篇综述(ScienceDirect, 2025)指出，AI在矿产勘探中的挑战包括数据质量低、学科间合作不足和地质问题的复杂性。研究建议采用更广泛的数据科学方法，结合地质专业知识，以提高勘探成功率。

以下表格总结了AI在矿产勘探中的主要应用：

应用领域	描述
数据分析与预测	处理地质、地球物理和遥感数据，识别潜在矿床。
异常检测	识别传统方法可能忽略的地质模式和异常。
绿地勘探	加速新区域的矿产发现，降低勘探成本。
设备维护与安全	预测设备故障，监控矿山安全，提高生产效率。

KoBold Metals：

AI勘探的领军者

KoBold Metals是一家成立于2018年的美国公司，总部位于加利福尼亚州伯克利，专注于利用AI发现电动汽车和可再生能源所需的关键矿产，如镍、铜、钴和锂。

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技术与方法

KoBold Metals的“数字勘探”（Digital Exploration）方法结合了统计建模、大数据聚合和矿床成因科学。其核心工具“机器勘探者”（Machine Prospector）通过分析地化学、地球物理和地质数据，预测新矿床位置，被称为“地球地壳的Google Maps”。公司每年投资超过1亿美元，整合全球最大的地学信息数据库，并开发新型AI和硬件技术。

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重大成果

KoBold Metals在赞比亚的Mingomba铜矿床发现被认为是近年来最大的高品位铜矿之一，潜在产量可供应超过1亿辆电动汽车（TechCrunch, 2024）。公司目前在全球五大洲开展70多个勘探项目，覆盖非洲、北美、澳大利亚和亚洲。

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资金与支持

KoBold Metals获得比尔·盖茨、杰夫·贝佐斯等知名投资者的支持，最新一轮融资达5.37亿美元，公司估值高达29.6亿美元（Mining.com, 2025）。投资者包括Andreessen Horowitz、Breakthrough Energy和T. Rowe Price等。

以下表格总结了KoBold Metals的关键信息：

方面	详细内容
成立时间与地点	2018年，美国加利福尼亚州伯克利
核心技术	机器勘探者（Machine Prospector），结合AI、大数据和矿床成因科学
主要成果	赞比亚Mingomba铜矿床，潜在供应超1亿辆电动汽车
融资与估值	最新融资5.37亿美元，估值29.6亿美元
项目规模	全球五大洲70多个勘探项目，每年投资超1亿美元

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未来展望

AI在矿产勘探中的应用前景广阔，尤其是在全球对关键矿产需求激增的背景下。研究和实践表明，AI能够显著提高勘探效率，降低成本，并支持能源转型。然而，行业仍面临以下挑战：

数据质量：低质量或稀疏数据可能导致预测偏差。

模型解释性：AI模型的“黑箱”特性可能降低地质学家的信任度。

伦理问题：需确保AI技术的负责任应用，减少环境和社会影响。

未来，随着AI模型的改进（如基于图像的增量学习）和数据收集技术的进步，矿产勘探有望变得更加高效和可持续。KoBold Metals等公司的成功案例表明，AI与地质科学的结合将推动行业向数据驱动的科学勘探转变。

PART.09

结语

AI正在重塑矿产勘探的格局，从学术研究到商业实践，均展现出巨大潜力。以KoBold Metals为代表的创新企业，通过整合AI和地质科学，正在加速关键矿产的发现，为全球能源转型提供支持。未来，随着技术的进一步发展，AI有望成为矿产勘探不可或缺的工具，助力人类迎接可持续发展的挑战。

参考资料

1. Muir, J., et al. (2024). End-to-End Mineral Exploration with Artificial Intelligence and Ambient Noise Tomography. arXiv preprint arXiv:2403.15095.

2. Earth AI. (n.d.). Retrieved from

3. VRIFY. (n.d.). Retrieved from

4. Saiwa.ai. (n.d.). Retrieved from

5. KoBold Metals. (n.d.). Retrieved from

6. TechCrunch. (2024, October 7). Exclusive: KoBold Metals, which uses AI to help find critical minerals for the energy transition, raises $491M.

7. Mining.com. (2025, January 3). Gates, Bezos-backed KoBold Metals raises $537 million in race for critical minerals.

8. ScienceDirect. (2025, February 17). Artificial intelligence and machine learning to enhance critical mineral deposit discovery.

9. ResearchGate. (2024, April 20). Exploring the potential of artificial intelligence and machine learning in mineral exploration: A review article.