0 引言

近年来，随着世界人口的不断增长，地球能源紧缺、环境不断恶化、水资源供应不足以及全球气候变暖等问题日益明显，这将导致人类的生活受到威胁。为此，研究人员致力于用新技术新方法来解决人类面临的资源环境问题。而在地质工作中，地球化学分析和地球物理勘察数据的处理、识别与预测是一项非常重要的工作。近年来，无论是基础地质、矿产地质、水文地质、环境地质以及灾害地质调查、勘察，还是各类天基、空基对地面的遥感观测活动等，均产生了大量的地质数据，这些数据可以是结构化的，也可以是半结构化和非结构化的数据，例如矿物、地质图表、岩石、音频、视频等。随着地质数据以指数形式增长，其所涉及的学科门类也逐渐增多，同时也带来了数据来源广、规模大、复杂度高等问题。地质研究者面临的重要挑战是如何从海量数据中找到与地学本质相关的有效数据，并对地学问题进行分析研究。在这种情况下，若用传统的方式（如数理统计分析、线性规划等）对多源地质数据进行综合处理是不可能的，难以有效解决实际的地质问题。因此，只有研究更加智能化的数据处理方法，才能满足地质数据飞速增长的需要。

深度学习是人工智能（AI）范畴内的一个重要分支，是一种以人工神经网络为基本框架，从大量历史数据中学习规律并预测新数据的算法（孙志军等，2012）。目前，多种深度学习算法已经被成功应用在金融股票、工业生产、视频监控及医学图像等领域，并且取得了极好的效果（孙志远等，2016）。研究人员将深度学习与地质学科进行结合，利用神经网络强大的学习能力和综合推理能力，来解决地质学中的一些数据处理问题。本文将介绍深度学习的各类基础学习模型及其在地质学中的应用优势，并总结目前深度学习在地质学中的主要应用，最后展望深度学习在地质学中未来的发展方向，对深度学习和地质学领域交叉学科的结合及数字化、智能化应用有重要的研究意义。

1 深度学习的概念

1.1 深度学习的发展历程

深度学习是指发现大量数据并学习其特征，从而辨识新的数据或者预测未来可能发生的一些现象，它是一种学习方法，也可以理解为是一种深层次的神经网络。深度学习的发展历程主要分为3个阶段，分别为早期发展、浅层学习及深层学习。

最早的神经网络思想来自 1943 年由神经科学家 McCilloch 和数学家 Pitts 建立的 MCP 模型 （McCulloch and Pitts，1990）。直到 1958 年，计算机科学家 Rosenblatt 提出了单层感知器，它是由两层神经元组成的神经网络，结构见图1（Rosenblatt， 1958）。感知器的提出将深度学习的发展推向第一次高峰。然而，1969年美国人工智能先驱Minsky却指出感知器只能处理线性分类问题，连简单的异或问题都无法解决（Minsky and Papert，1969），至此，神经网络的研究进入停滞期。

20 世纪 80 年代，Rumelhart 团队第一次打破感知器的非线性诅咒，提出了可训练多隐藏层神经网络的反向传播算法（BP）（Rumelhart et al.，1986），成功缓解了两层神经网络计算量过大的缺陷，为深度学习技术带来了新的希望，人工神经网络是由多个神经元依据特定的方法结合起来的，一个神经元的输入是另一个神经元的输出（图2）。90 年代中期，各类浅层深度学习模型相继被提出，例如 Lecun 提出的卷积神经网络模型（CNN）（Lecun et al.，1998）， Cortes 提出的支持向量机（SVM）等（Corinna and Vladimir，1995）。90 年代末，得益于计算机处理数据速度的加快，人们对互联网中大数据的需求变得更加迫切，浅层学习在互联网中的应用也得到了快速发展，为深度学习的第二次繁荣奠定了坚实的基础。

随着计算机处理速度和存储容量的提升，研究人员逐渐开始设计并实现深层网。2006 年，Hinton （2006）与他的学生在世界顶级学术期刊《科学》上发表了文章，正式提出了深度学习的概念，并推动了深度学习的快速发展。Mohamed et al.（2009）提出了长短时记忆模型（LSTM），并将其成功应用于语音识别领域。Krizhevsky et al.（2017）利用深层神经网络技术在计算机视觉领域的 ImageNet竞赛中，将图片分类问题的错误率由 26% 降至 15%。同年，微软首次将深度学习应用在语音识别上，并取得了重大的突破，将语音识别的错误率降低到了 20%~30%，成为语音识别领域近十年的最大进展。2013 年，《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习评为十大突破性技术。至此，深度学习开启了学术界和产业界的研究浪潮。

21 世纪，得益于轻工业的快速发展，计算机的超大规模计算、智能芯片等技术越来越强大，深度学习技术不断改进，突破现有的瓶颈，实现了质的飞跃，已经成为当下人工智能领域的热点研究方向，并在图像识别、语音识别、卫星遥感等领域取得了重大成果。

1.2 深度学习方法的分类

深度学习按照学习的方式不同可分为监督学习、无监督学习以及强化学习3类，通过分类研究它的特性，以便在各个领域更加有效地利用深度学习来解决实际问题，更好地服务于人类。

监督学习是指通过使用带有正确标签的训练样本数据学习得到一个模型，然后使用这个模型来对输入的未知标签的样本进行预测并输出结果。监督学习模型见图3，训练阶段的样本都是带有标签的，比如识别图像中动物的种类，则首先训练一个模型，训练样本是带有类别的标签，即在图像中标注动物的类别信息（猫、狗、狮子等），然后用训练好的模型预测输入图像中未知种类的动物，最后输出识别的结果。深度学习在日常生活中的应用，例如语音识别、人脸识别、文字识别等都是采用监督学习的方式训练并实现的。

无监督学习与监督学习相比，它只有输入数据，并没有输出结果。无监督学习是一种通过训练无标签的数据并计算评估数据分布之间的关系的方法。这就相当于在考试中遇到没有做过的应用题，需要通过理解和思考得到答案。无监督学习的训练样本都是一个实例，其难点在于样本中没有包含结果，因此无法确定模型在学习的过程中是否得到了有用信息。

强化学习与监督学习和无监督学习不同，它以外部环境的反馈信息为经验来构造和完善模型，因此又称为再励学习，学习过程见图4。强化学习的过程类似于人类的交互、试错机制，通过智能体不断与外部环境进行交互并得到反馈信息，根据反馈信息中的奖励或者惩罚来适当调整计算模型或行为动作，实现整体行动收益的最大化。

2 深度学习模型及在地质中应用的优势

2.1 深度学习模型

目前，研究人员已经提出了许多深度学习模型，并且随着应用领域研究的不断扩展，新的深度学习模型也在不断被推出。常用的几种深度学习模型有以下几种：卷积神经网络（CNN）、深度信念网络（DBN）、堆叠式自编码器（SAE）以及递归神经网络（RNN）等，各模型在地质学中的应用特点对比如表1所示，下文将分别详细介绍各个模型。

CNN是一种基于卷积运算的神经网络模型，同时也是众多深度学习模型中最具有代表性的模型之一，已经在图像处理等领域取得了重要的研究成果。CNN 的基本结构如图5 所示，由输入层、卷积层、池化层、全连接层及输出层组成。输入层代表整个CNN的开始，在识别及分类等这类图像处理任务中，CNN的输入是图像的像素矩阵。输入层主要是对图像数据做预处理，包括归一化、去均值等。卷积层和池化层是 CNN 的两大特色。卷积层的主要功能是提取图像的部分特征，核心操作是卷积，通过使用大小不同的卷积核进行卷积可以提取到图像的不同特征，CNN通过层层计算可以获得卷积后高度抽象的特征图。池化层的主要功能是对卷积层输出的特征图进行选择和过滤，为了提高重要的特征信息，减小特征图的尺寸，降低计算复杂度。池化层常用的有最大池化层和平均池化层两种。全连接层与上一层中的每一个神经元连接，通常放在卷积层和池化层后，它的主要功能是将多次卷积后的特征进行整合并输出各分类的概率。CNN 的输出层根据具体的问题会输出不同的结果，例如对于图像分类问题，输出层直接输出分类标签，对于语义图像分割的问题，输出层直接输出图像中像素的分类结果。

DBN与传统的概率判别模型不同，它是一种概率生成式模型，由多个受限的玻尔兹曼机（restricted boltzmann machine，RBM）模型构成（图6）。DBN 网络被“限制”为可见层与隐藏层，可见层用来接收输入数据，隐藏层对输入的数据进行特征提取。可见层与隐藏层内部的神经元是不互相连接的，只有两层间是对称连接的。为了能够保证隐藏层所提取的特征信息与输入相接近，在数据从隐藏层返回可见层时，让其最大化逼近输入数据。DBN是深度学习中的经典算法，它可以降低网络的复杂度，且能够克服 BP 算法容易陷入局部最优及训练时间长的缺点，被应用于图像物体检索和分类、语音识别等领域。

SAE 是在 DBN 模型的基础上提出的一种由多层稀疏自编码器组成的深度学习模型。它对输入数据进行编码、解码以获得精炼而有效的数据特征，同时网络模型可深层提取数据内部存在的潜在规律，网络结构见图7。SAE 的训练过程分为预训练和全局参数监督与微调两个阶段。预训练从最低层网络开始，将最小化输入输出误差作为训练目标，单独训练各个自编码器。训练完低层自编码器后，将低层中隐藏层的输出作为高层自编码器的输入，用同样的方法训练高层自编码器。以此类推，逐层训练完所有的自编码器。SAE的预训练只使用了输入数据，因此该阶段属于无监督式学习。全局参数监督与微调阶段，将预训练好的自编码器中输入层与隐藏层间的权重和偏差作为初始权重与偏差，将数据的标签作为监督信号计算网络误差，使用误差反向传播算法来计算各层的误差，同时使用梯度下降算法来调节各层的权重和偏差。近年来，为了提高自编码器的性能，研究人员提出了各种各样的改进方法。例如，Vincent and Serestina（2022） 通过给自编码器的输入中加入随机噪声来增强模型的鲁棒性和泛化能力，提出了降噪自编码器 （DAE）；富坤等（2023）提出一个自监督学习模型 ——基于对抗训练的伪标签约束自编码器，增强模型的泛化能力。这些研究为自编码的应用奠定了基础。

RNN是一类将输入的动态数据，以时间为序列在所有节点按链式连接的网络中循环传递的网络模型（图8），它所处理的数据是前后有关联的序列数据。普通的神经网络是从输入层到隐藏层再到输出层，只会在层与层之间建立权值连接，而 RNN 的特别之处就在于它在网络层内的神经元之间也建立权值连接，即隐藏层之间的节点相互连接，且隐藏层的输入不仅来自输入层的输出还来自上一时刻隐藏层的输出。

RNN之所以能够处理序列数据，是因为该模型可以记住每一时刻的信息，每一时刻的隐藏层不仅由该时刻的输入决定，还由上一时刻的输出决定。但是RNN与传统神经网络模型一样，具有梯度消失和梯度爆炸的缺陷。RNN 可以挖掘数据中的时序信息和语义信息，主要应用在自然语言处理等领域，能够有效处理文本、语音、机器翻译等问题。

2.2 深度学习模型在地质领域中应用的优势

深度学习在地质学中的应用优势主要由模型自身的智能特点所决定，而深度学习模型通常具有记忆学习、非线性映射、自主学习并分类识别等能力。利用深度学习的这种能力处理地质学中的各类问题，例如，在环境监测、城市演化等领域表达地学数据的时空属性和各种地理数据的不确定性，在探索水流、地貌、环境等领域时的异质性，以及探索地质过程的复杂性和地学数据的多解性等，在处理这些地质学问题时，通常会与数据优化算法相结合，如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。

记忆学习：由于自然界地质现象复杂多变、存在大量不确定因素，从而决定了反映地质现象的地质数据具有多样性、不确定性、复杂性以及不完备性的特点，因此，地质研究人员需要将这些不完整和复杂的信息进行处理，通过数据插值、重建等方法从中提取并恢复原始的完整有效的信息。此时可以用深度学习网络从数据中进行记忆学习，通过预先存储数据信息和迭代学习机制自适应地训练模型，进而实现对外界干扰和输入数据的记忆学习。

非线性映射：自然界中许多事物的发展均是非线性和远离平衡的，地球的起源、演化及发展过程是复杂、不可重复的，地学数据大多是多维、多源、多类、多尺度、多时态、多精度和多解的，因此，地质观测数据与地质研究对象之间也具有非线性特征，而用非线性理论研究地球系统的各个时空结构具有重要的研究意义。深度学习就是通过多层非线性变换对高度复杂的数据建模算法的合集，因此借助深度学习强大的非线性能力来处理地质学数据，能够更加精准地拟合现实的数据分布，被广大研究人员认可并使用（张治国，2006）。

分类识别：在地质工作中，地质变量之间的关系识别以及物化探数据特性的识别，例如多源、多尺度、时空异构等。若用传统的模式识别方法处理这类问题，则需要研究人员对数据的分布提出很好的假设，否则达不到理想的效果。而在大多数情况下，地学中的实际数据分布都是未知的，因此这种方法无法有效识别地学中的各类数据。

3 深度学习在地质学中的应用

鉴于深度学习强大的学习能力，地球物理学家也开始逐渐尝试将深度学习与地质学相结合。20 世纪80年代，在国外掀起了一股地质学领域与深度学习结合研究的浪潮，深度学习的地质应用得到了迅速发展。中国于 90 年代初也着手这方面的研究工作，在基础地质、能源矿产、地质灾害等方面均展开了一些探索研究，并取得了非常好的成果。本文利用中国知网数据库，检索与本文相关的关键词： “ 深度学习 + 地质 ”“CNN+ 地质 ”“DBN+ 地质 ” “SAE+地质”“RNN+地质”，检索出2010—2022年相关文献245篇。分析发现自深度学习概念正式提出以来，深度学习在地质中应用逐渐发展起来，尤其是自2018年以来，深度学习技术在地质中逐渐成熟并延伸出很多的应用方法（图9），并且发现在基础地质（岩矿鉴定、地质填图）、地质勘探、地质灾害、水文地质 4个方面的运用较多。本文从以上 4个方面进行了具体论述，并进行了总结分析（表2）。

3.1 深度学习在基础地质中的应用

传统的矿物岩石鉴定对测试专家的专业知识和经验积累的依赖性很强，并且耗时耗力。而通过深度学习技术能够使矿物岩石的识别智能化，并且能够有效地降低成本，减小识别误差，增加结果的准确性、客观性和稳定性。张登荣等（2015）利用遥感技术进行了岩性的识别工作，提供了重要参考； 徐述腾和周永章（2018）在深度学习系统TensorFlow 的基础上，以研究区的硫化物矿物为例，利用 Unet 卷积神经网络模型对显微镜下的岩石薄片进行智能矿物识别，识别准确率高于 90%。郭艳军等 （2020）采用卷积神经网络建立相关模型，对石英、黑云母、角闪石、石榴子石和橄榄石进行矿物智能识别，模型测试准确率为 89%，基本是在深度学习技术下的智能矿物识别方法中实现的。易敏等 （2021）同样在深度学习系统 TensorFlow 下，将新疆白杨河铀矿床设计深度学习模型进行蚀变矿物智能识别研究，精度为 78%，进一步证明了智能识别的可靠性。杨彪等（2022）发现传统的矿物鉴定方法占用计算机资源大，实际应用困难，而基于深度学习技术的识别模型占用内存少且准确率更高，更加具有广泛性和实用性。

地质填图是区域地质调查的一项基本工作，也是研究区域地质矿产的一种重要方法。深度学习与地质填图相结合，可以挖掘不同模态数据更深层次的关系，以实现更为准确的地质填图，改善地质工作的效率和质量。桑学佳（2018）采用地质影像数据建模，并结合深度学习改进了地质调查方法的流程，较大程度地减少了外业地质测量工作，并取代了部分内业人工填图的工作，自动填图的正确率达到 88.7%，能够用较少的时间出具一幅较高分辨、高精度的大比例尺的地质草图。周翠英等 （2019）使用钻孔地层数据，利用深度学习中的循环神经网络与序列-序列构架建立地层序列模型，可以较为准确地模拟地表到基岩之间的地层类型与厚度范围，准确率高达 71.43%。付偲等（2023）基于深度学习提出一种多模态特征融合的地质体识别法，该方法较传统的地球物理等方法在准确率上能够提升 10% 左右。陈虹等（2022）以森林沼泽区为例，将深度学习与航空磁测、土壤地球化学、遥感影像、地表地质等数据相结合有效地划分了地质单元并与实际基本一致，这也为覆盖区智能地质填图提供了指导和参考。

3.2 深度学习在地质勘探中的应用

传统的地质勘查方法在一定程度上限制了复杂地区资源的勘探和开发利用，深度学习方法由于其可以在没有任何先验知识的前提下，从大量复杂多元的数据中挖掘出有价值的信息，并能快速地做出判断的优势，在地质勘查中发挥着重要的作用。任秋兵等（2020）人提出一种耦合灰狼优化算法 （GWO）和支持向量机（SVM）判别方法，并将其应用到玄武岩构造环境方面的判别上，其判断准确率超过 85%。熊义辉和左仁广（2021）通过深度学习，凝练地球化学异常模式识别的物理约束条件，构建基于物理约束深度学习地球化学异常识别的方法，实现了地球化学异常识别。李沐思等（2022）采取了无监督深度学习模型（自编码器（AE）、多卷积自编码器（MCAE）、融合自编码器（FCAE）进行地球化学异常识别，结果表明识别准确率均比较高，为0.61、 0.78、0.80。

除上述外，深度学习作为一种新兴智能技术，可以解决一些要求精度高、识别难度大的问题。曹亮（2018）运用深度学习，通过对断层资料的学习，不断修正，最终根据学习的特征值准确识别出断层类别，其准确率可达 70%，为资源开发打下了良好的基础。巨媛媛（2020）提出了一种基于卷积神经网络的槽波地质构造分类识别模型以及小断层位置边界预测模型，该模型的有效性和可靠性很高，分类准确率可达 94. 0%。李政超等（2022）利用深度学习中的CNN结构与微地震数据处理相结合，通过搭建合适的CNN模型并对其进行训练测试，最终得到最优的网络模型，该方法可以在短时间内较为精准地进行微地震初至拾取。

3.3 深度学习在地质灾害中的应用

在地质灾害频发的今天，传统的地质灾害勘测方法需要投入大量的人力、物力和时间成本，且效果往往达不到预期的要求，而随着近年来各种技术的发展，诸多学者提出了新的思路和方法。李立伟和宋小军（2010）基于 BP 神经网络模型对地面沉降进行了模拟研究，并对其物理意义进行了初步的探索；伊尧国等（2017）在天津市东南部沉降区利用 WOE-DBN 模型实现了较好的测试结果，预测值与实测值的相似度为0.83，从而证明该方法对于地面沉降的预测是很有效的，可以广泛应用于建筑区的地面沉降灾害预警等当中。传统的识别方法存在一定的局限性，而结合深度学习的掩膜区域卷积神经网络（Mask R-CNN）法识别准确率和召回率都比较高，可以用于黄土滑坡的自主识别，为地质灾害更加快速准确地识别提供了可能。通过在贵州毕节的实验，其检测精度为 94%，像素分割平均准确率为 90.3%，由此可以证明该方法的有效性（巨袁臻等 2020；姜万冬等，2023）；王毅等（2021）将 CNN 与 RNN 结合起来，用于三峡库区滑坡的易发性预测，结果表明这种集成的预测精度较高。彭娟等 （2022）提出基于神经网络（AlexNet）的泥石流发生的识别方法，这种方法能够自主表征物体的细节特征从而达到预测的目的，其结果准确度可达 94%； 杨川等（2022）通过将深度学习和北斗检测相结合，提出了边坡多因子位移预测方法，具有计算高效，性能好的优点。

3.4 深度学习在水文地质中的应用

目前，针对水文信息的监测及分析存在诸多问题，如报讯不及时、测量进度低等。通过利用深度学习在图像分析、语音识别等方面的独特优势，我们可以更加精准的进行水体识别与提取、水质分析、水位检测等工作（王忠义和崔东文，2022）。 Long et al. （2017）、杜敬（2017）通过构建卷积神经网络模型进行水体的识别和提取，与支持向量机等方法对比发现深度学习的识别准确率为 95.36%，精度最高。黄鸿等（2017）利用 BP 神经网络进行训练模拟，成功对水体中的有机碳（TOC）进行了检测，相对误差在 1% 以内，精度较高。但是深度学习在水质分析方面的成本较高，效率较低，还需进一步研究。姜宝良等（2018）基于 BP 神经网络对新乡百泉逐月泉水流量进行了动态分析，并与逐步回归模型进行比较发现效果明显更好；薛俊杰等（2020）提出深度学习的神经网络技术，并将其与物联网、北斗系统等结合起来，开发出一套智能检测系统，通过测试发现其性能优良能够在一定程度上缓解目前存在的问题。何元翠等（2022）在黄河流域运用深度学习技术（卷积神经网络和深度循环神经网络）实现了图像识别、水文预报、调水调沙、防洪减灾等，能够帮助人工更加有效地工作。

煤矿废水具有 pH 值低（酸性）、生物降解性差、毒性强、污染含量高的特点，传统的水污染物治理方法治理效率低、成本高、检测技术比较滞后。结合深度学习有关技术可以很好地克服有关问题，达到高效治理的目的。Palani et al.（2008）、Fan et al. （2018）认为人工神经网络在水处理方面有很大的潜力，利用人工神经网络与遗传算法等混合模型来处理水污染，并且达到了较高的精度。Wang et al. （2019）进一步优化了技术，利用了人工智能长-短期记忆网络来识别水污染的特点和追踪污染的源头。

4 总结与展望

本文在对深度学习研究的前提下，系统总结了深度学习技术在地质领域的发展情况，从基础地质、地质勘探、地质灾害、水文地质 4 个方面介绍了深度学习技术相对于传统地质手段的优势。总体上来说，面对地质数据的复杂性、多样性和不确定性，传统的地质手段成本高、数据处理时间长，已然不能满足资源开发利用的需求。而近年来许多学者在深度学习的方法上不断进行改进，在实际应用中其进行数据处理和建模的成本低、时间短、效果好、精度高，更加符合当代资源开发利用的需求。

深度学习的快速发展为地质学领域的转型提供了很好的机会，但是其在地质领域的发展也有一些限制，在未来的发展中需要在以下几个方面加强重视：

（1）地质数据的标准化。地质数据具有量大、复杂的特点，如测井数据中某个曲线在不同的仪器中有不同的表示方法，而标准化的数据是深度学习甚至人工智能运用的前提条件，应该将数据的标准化放在首位，从而建立统一的数据模式，推进数据共享，这样更加有利于深度学习技术的发展与运用。

（2）加强智能设备和软件的研发。技术的发展离不开硬件和软件的发展，如智能矿山的建设需要相应的智能设备支持，也是现代化工业的写照；而软件系统是重要的桥梁，是地质行业的核心竞争力，研发智能软件，促进算法的研究，实现人机协同解决地质问题，提高地质数据的处理效率和能力，建立统一的信息平台，使得软件的稳定性和准确性提升。

（3）重视创新型人才培养。软硬件是基础，人才是必要，任何一项技术的发展均需要创新性强、自主学习能力强的人才。利用深度学习技术甚至是人工智能技术往往会有理论知识与生产实践无法沟通的问题，导致理论与生产“脱轨”。因此，培养复合型创新型人才要多途径、多模式培养，加强学校-企业、企业（地质领域）-企业（IT）之间的合作，为未来奠定基础。

致谢 感谢审稿专家和编委会在文章写作过程中的指导和提出的宝贵意见。

参考文献