中山大学：叶舒婉-三维地质智能建模研究进展

主要观点总结

本文系统回顾了三维地质建模的发展历程，总结了传统方法及其局限。近年来，机器学习与深度学习为地质建模提供了新的智能化解决方案，有效提升了模型的自动化程度和复杂结构的表达能力。文章深入剖析了深度学习与多种方法的融合，并针对现有方法存在的不足，提出了未来的研究趋势与发展方向，包括多模态数据融合、地质知识嵌入、轻量化模型优化、不确定性量化和人工智能大语言模型等。

关键观点总结

关键观点1: 三维地质建模的重要性

三维地质建模是数字孪生技术发展的重要基础，为资源预测、工程规划和灾害防治等领域提供关键支撑。

关键观点2: 传统方法的局限

传统三维地质建模方法依赖人工交互，难以满足复杂地质环境下对精细结构表达和实时更新的需求。

关键观点3: 机器学习与深度学习的引入

机器学习与深度学习的引入提供了智能化解决方案，提升了模型的自动化程度和复杂结构的表达能力。

关键观点4: 深度学习的融合方法

深度学习与不确定性分析、迁移学习、主成分分析及多点地质统计学等方法的融合，提升了模型的能力。

关键观点5: 未来的发展趋势与挑战

未来三维地质建模将围绕多模态数据融合、地质知识嵌入、计算优化、动态建模、可信建模、多尺度建模和人工智能大语言模型等方向展开，以解决现有方法的不足。