金矿新疆·西南天山
新疆萨瓦亚尔顿金矿三维智能预测
提出三维图神经网络模型 3D-GeoSAGE，突破三维地学数据非欧结构建模难题，矿化预测性能显著提升。
- 矿区背景
- 萨瓦亚尔顿金矿是西南天山成矿带上的重要金矿床。矿区三维地学数据具有独特的空间属性，而传统神经网络面向欧氏结构数据设计，难以直接刻画三维地质体中的空间关系与邻域结构。
- 勘探难题
- 三维地学数据属于非欧几里得结构，且样本标注稀缺；如何同时编码空间位置信息与近邻关系，并在有限标签约束下提升预测精度，是三维成矿预测的核心技术难题。
- AI 解决方案
- 基于图神经网络（GNN）提出 3D-GeoSAGE 模型，通过三维位置编码、KNN 动态连接与伪标签传播三项关键改进，对三维地学数据进行图结构建模与学习，输出矿化/非矿化概率预测，有效解决三维地学数据独有属性带来的建模难题。
- 找矿成果
- 3D-GeoSAGE 实现三维非欧地学数据的高效图建模与矿化预测
- 三维位置编码、KNN 动态连接、伪标签策略协同提升预测性能
- 相关成果形成国际学术论文（Y. Wu, B. Liu, et al., 2026）
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