《复杂地质数据深度挖掘与智能分析》是由李明超、韩帅、王刚、张野等学者合著的学术专著，2022年4月由科学出版社出版。该书系统阐述了地质大数据分析的前沿理论与技术方法，是国家优秀青年科学基金（51622904）和天津市杰出青年科学基金（17JCJQJC44000）资助的研究成果。以下从核心内容、学术价值及创新点等方面展开介绍：
一、学术背景与研究目标
随着地质勘查技术（如遥感、物探、钻孔摄影等）的快速发展，地质数据呈现多源（多源异构性）、多尺度（全球尺度至标本尺度）、高维度（high dimension）的特征，传统依赖专家经验的因果分析模式面临效率低、主观性强等瓶颈。该书旨在通过数据挖掘（data mining）与机器学习（machine learning, ML）技术，构建跨学科的智能分析体系，解决两大核心问题：
1. 如何从海量复杂数据中提取有效地质特征；
2. 如何通过数据驱动（data-driven）方法突破传统统计建模的局限性。
研究领域涵盖地球科学、工程地质、环境地质，并融合统计学、深度学习（deep learning, DL）、三维建模等技术，推动地质学向数字化、智能化转型。
二、核心内容与框架
全书共10章，分为理论方法、多尺度应用、技术研发三大部分：
1. 理论方法体系（第1-3章）
- 地质大数据特征分析：提出地质数据的“4V”特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity）及“三高”挑战（高维度、高计算复杂性、高不确定性）。
- 关键技术工具：
- 统计方法：地质统计学（geostatistics）、变异函数（variogram）、多变量联合概率建模；
- 机器学习算法：支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、主成分分析（PCA）；
- 深度学习方法：卷积神经网络（CNN）、U-Net裂隙识别模型；
- 验证方法：交叉验证（cross-validation）、混淆矩阵（confusion matrix）。
2. 多尺度地质智能分析（第4-8章）
- 全球/区域尺度（第4章）：
- 基于贝叶斯网络（Bayesian network）与多元高斯Copula理论的辉长岩构造环境判别模型，准确率提升12%；
- 耦合PCA-SVM算法的金矿成矿预测， AUC（area under curve）达0.89。
- 工程尺度（第5-6章）：
- 岩石种类识别：采用ResNet50模型对野外图像分类，准确率92.3%；
- 钻孔摄影图像的结构面识别：结合边缘检测（edge detection）与深度学习，误差率%。
- 统计/标本尺度（第7章）：
- 裂隙网络参数化建模：提出随机扁椭球离散裂隙网络模型（stochastic ellipsoidal DFN）；
- 矿物图像识别：融合颜色与纹理特征，分类F1-score达0.91。
3. 技术研发与工程实践（第9-10章）
- 开发地质大数据智能挖掘平台，集成GIS、数据库与二次开发技术；
- 应用案例：水利水电工程三维实景填图系统、岩体强度无损检测智能地质锤。
三、创新点与学术价值
方法论创新：
- 首次系统提出多尺度地质数据挖掘框架，将地质对象按空间尺度划分为5类（全球至标本），并针对每类设计专用算法；
- 开发混合建模技术（如DFN与深度学习结合），解决裂隙网络不确定性表征难题。
技术突破：
- 在玄武岩构造环境判别中，引入Copula理论刻画元素间非线性相关性；
- 提出参数化三维建模方法，通过扰动地质属性概率值量化模型不确定性。
应用价值：
- 平台已应用于中国电建集团等单位的实际工程，地质编录效率提升60%；
- 为矿产勘探、滑坡监测等提供智能化工具，推动地质行业从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
四、重要观点与启示
- 地质分析的范式转变：
- 传统因果分析依赖专家经验，而数据挖掘侧重相关性发现，二者结合可提升解译效率（如第4章金矿预测案例）。
- 非结构化数据处理：
- 图像（如钻孔摄影、遥感）占地质数据80%以上，书中开发的CNN、U-Net模型为自动化分析提供新思路。
- 不确定性管理：
- 通过蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）与随机建模，量化地质属性空间分布的不确定性（第8章）。
五、总结
该书是地质学与人工智能交叉研究的里程碑式著作，不仅构建了完整的理论技术体系，还通过实际工程验证了方法的可行性。其核心贡献在于：
- 为地质大数据分析提供标准化流程；
- 推动地质建模从“定性描述”迈向“定量计算”；
- 开源工具（如Python代码库）促进学科交流。
未来，随着量子计算等技术的发展，地质智能分析有望进一步突破计算瓶颈，实现更复杂的多物理场耦合模拟。该书为这一方向奠定了重要基础。