科创中国

本成果基于新- -代信息技术，研发出了人工智能找矿预测系统，发明了“一种地质图的向量化表示方 法(专利申请号: 202110068210.4)”，突破了地质信息在找矿预测中难以应用的问题;发明了“- -种基 于深度学习的嗅探智能找矿预测方法(专利申请号: 202110068202.X) ”。开发完成了集成多种方法的智 能找矿预测系统(IMP1.0) ，实现了地质图网格化、智能地质解释、智能地质成矿地质分析、矿床模型知识图谱、矿产预测等五大功能。完成了《智能找矿预测技术方法指南(讨论稿)》的编写。

实现了自编码网络、卷积神经网络、孪生网络等深度学习找矿预测模型。开发了基于高分遥感影像的萤石矿找矿方法。确定了评价智能找矿预测方法有效性的指标和方法。基于勘查区找矿预测理论，建立104个主要矿床模型的知识图谱。 针对国家战略性矿产资源，在甘肃崖湾-大桥、甘肃寨上-马坞、甘肃龙首山、河北崇礼、广西金秀、新疆东昆仑-阿尔金等地区进行了智能找矿预测，圈定了40余个有利找矿预测区，其中在所圈定的甘肃崖湾-大桥矿集区的饮马河北预测区、甘肃龙首山等预测区得到了钻探验证。

为了改变大多数工程仍然依赖工程类比的经验方法的定性水平,李世辉R基于典型类比分析法和研制的相关程序,从理论和实践层面为初步解决这一问题提供了必要的技术条件。朱琢华[等利用模糊经验法开展了错喷支护工程类比研究,考虑锚喷支护的现有经验,提出了错喷支护工程类比设计的模糊经验分析法。金峰等有效利用工程类比进行了小湾拱坝安全评价,解决了条件复杂,工程规模巨大的安全评价技术问题。汝作等利用模糊数学的方法进行了分析,采用工程类比进行边坡工程的治理,取得良好效果。朱川曲,缪协兴等根据软岩的力学及物理性质,分析了软岩巷道稳定性的影响因素,在此基础上应用神经网络理论建立了软岩巷道支护方式优化及巷道变形预测模型。采用改进型算法增加了网络的学习速度,加快了网络的收敛,提高了模型的精度。立足于当前研究成果和工程实际应用现状,利用最新发展的计算机开发技术,提出了基于人工智能技术中,典型案例工程类比法。充分利用典型工程系统实践和完整的现场原位测试资料,将经验类比、现场量测、人工智能有机结合,坚持专业、实际、实用﹑操作简单的原则,开发了能在各个煤矿普及应用的煤巷支护技术咨询设计的智能化系统,在工程实用的前提下有效进行煤巷支护方案预测。

吉林大学地球科学学院薛林福教授科研团队，申请发明专利2项:-种地质图的向量化表示方法(专利申请号: 202110068210.4)一种基于深度学习的嗅探智能找矿预测方法(专利申请号: 202110068202.X) 。发表论文8篇:其中SCI论文1篇，EI论文5篇， 核心论文2篇。

　　研究方向: 1.大尺度盆地计算机定量分析 2.定量地质分析 3.地球科学三维可视化 　　讲授课程:　　1.盆地模拟　　2.计算机技术及应用　　3.盆地模拟　　4.计算机技术及应用　　5.地质特征数字化理论　　6.计算机在地学中的应用　　受教育经历:　　1979.9  1983.7  在长春地质学院地质系学习　　1984.9 1987.7 在长春地质学院攻读硕士学位　　1992.9 1992.12 在长春科技大学攻读博士学位　　1995.12 1997.12 长春科技大学地球物理系，博士后　　2001.9 2002.9 访问学者，加拿大西安大略大学。　　工作经历:　　1983.7 1984.9 在内蒙古111地质队 地质员　　1987.7 现在 在吉林大学地球科学学院任教 教师，研究中心主任　　社会(学术)兼职:　　中国地质学会沉积地质专业委员会 委员　　长春市政协委员
获得奖项

　　1.“下辽河盆地及其外围深部构造和盆地构造研究”，地矿部科技进步三等奖，1996，第一获奖人。　　2.“大陆裂谷盆地的沉积特征及其演化”，教育部科技进步三等奖，1997,获奖人。　　3.“虚拟野外地质实习”，吉林省教学成果二等奖，2004，第一获奖人。
　　1.“下辽河盆地及其外围深部构造和盆地构造研究”，地矿部科技进步三等奖，1996，第一获奖人。　　2.“大陆裂谷盆地的沉积特征及其演化”，教育部科技进步三等奖，1997,获奖人。　　3.“虚拟野外地质实习”，吉林省教学成果二等奖，2004，第一获奖人。
　　1.“下辽河盆地及其外围深部构造和盆地构造研究”，地矿部科技进步三等奖，1996，第一获奖人。　　2.“大陆裂谷盆地的沉积特征及其演化”，教育部科技进步三等奖，1997,获奖人。　　3.“虚拟野外地质实习”，吉林省教学成果二等奖，2004，第一获奖人。

人工智能能够增加通讯的有效性、减少故障、最小化误差并延长传感器的寿命。在过去40年间，人工智能技术带来了一系列功能强大的工具，如前文所列。这些工具在传感器系统中的应用越来越广泛。合理地采用新型人工智能技术方法将会有助于构建更加具有竞争力的传感器系统。由于工程师对这种技术的陌生以及使用这些工具仍旧存在的技术壁垒，也许还需要另一个10年工程师们才能够接纳它们。然而，这一领域的研究不会停歇，很多新型传感器应用正在出现，这些技术的搭配使用将会发挥出更大的作用。

技术转让