基于大数据挖掘的AI赋能找矿地质大模型方法及系统

本发明公开基于大数据挖掘的AI赋能找矿地质大模型方法及系统，获取待测区域的多源地质数据；对多源地质数据进行数据融合处理，得到地质特征矩阵；将地质特征矩阵输入至改进卷积网络模型进行分割，得到成矿关联异常体；基于成矿关联异常体，采用隐式神经网络，建立三维成矿概率场模型，并通过蒙特卡洛不确定性模拟生成矿化概率置信区间；基于三维成矿概率场模型得到待测区域的成矿概率，基于成矿概率与经济成本，规划最优钻探轨迹。能够融合多源数据、精准预测成矿概率并提供智能决策支持，提供了找矿效率，降低了勘探成本，保障了资源供应。