行业领域

新一代信息技术产业,制造业,人工智能

需求背景

湖南省地质行业积累有海量的地质成果，并且随着省内矿产资源开发工作的不断深入，基础地质调查、矿产专题研究和矿产勘探等数据成果继续呈爆发式的增长（地质基础数据、遥感数据、物探数据、化探数据、钻探数据、元素地球化学、同位素地球化学、流体包裹体数据、成矿年代学数据、蚀变带及矿物组合数据等）。这些海量数据成果一直为行业及相关管理部门高度重视，并对部分成果进行了数字化工作，建立了相应的数据库（数据中心）。但是受限于地质成果数据的整合效果，相对于在其它学科领域的发展趋势，大数据及人工智能在我省资源行业的应用尚处在起步阶段。

需解决的主要技术难题

1.数据整合和标准化。地质行业数据来源多样（如遥感数据、钻探数据、化探数据等），每种数据类型都有不同的格式和标准，导致数据整合困难。

2.大数据存储和管理。海量地质数据的存储和管理需要大容量、高安全和易扩展的数据存储系统。

        3.数据质量控制。地质数据的质量参差不齐，存在数据不完整、错误和重复的问题。

4.对地质数据的高级分析和解释。需要更高级的数据分析技术，以揭示地质数据中隐藏的有价值信息，如成矿规律、资源评估等。

5.用户访问与数据安全。如何确保数据的安全，同时又能满足多用户的访问需求，是一个技术挑战。

        6.交互式数据可视化。地质数据的复杂性要求更直观的可视化工具，以帮助科研人员和决策者更好地理解数据。

期望实现的主要技术目标

1.建立统一的地质数据标准和格式。制定全省地质数据的统一标准和格式，覆盖80%以上的主要数据类型（如遥感、物探、钻探等），数据转换效率提高50%以上。

2.构建高容量、高性能的地质大数据存储系统。建成PB级的分布式地质数据存储系统，支持100个以上的并发访问，数据检索效率提升70%以上。

3.开发自动化的数据质量控制工具。实现对入库前数据的自动化质量检查，质量合格率达到95%以上，数据清洗和标注的人力成本降低60%。

4.构建地质大数据智能分析平台。建成基于机器学习的地质大数据分析平台，实现智能化的成矿预测和资源评估，预测准确率达到85%以上。

5.实现地质数据的精细化可视化展示。开发出支持多源异构数据融合展示的可视化系统，实现二三维一体化展示，渲染效率达到实时交互的需求。

6.建立地质大数据安全保障体系。形成完善的地质数据分级管理和授权机制，对敏感数据的非授权访问成功率低于0.01%。

处理进度