勘查地球化学专家系统(ESIGE)的研究

  “人工智能”(AI)于20世纪50年代首次提出，60年代在化学、医疗等领域用于研制专家系统，随后地质找矿工作者也试图将专家系统用于矿产勘查的咨询。其中，最早的工作当属斯坦福大学开发的“勘探者( Prospector)”。其后，国内也出现过类似研究工作，如吉林大学与航空物探总队研制的“航空物探专家系统”(AMARAD)、清华大学研制的“煤田地质勘探专家系统”等。但在80年代之前，国内未见有关于化探专家系统的报道。
 
  1988年7月～1990年12月，作为国家地质行业基金项目，物探所研制了基于微机的勘查地球化学专家系统(ESIGE)。项目组由王伟荣负责、协作单位吉林省第四地质调杏-i所的罗希文参加共同研制。作为首次研制的化探专家系统，ESIGE的目标是用于全国区域化探扫面中的异常评价工作，首先是金异常解释的咨询工作。力图用知识工程方法和人  工智能的专家系统理论，总结化探专家寻找金矿的地质、化探知识和经验，在计算机上模拟专家找金的推理方法和逻辑，建立找金的地球化学模型、专家知识和推理机，最终解释金异常的矿致可能性。ESIGE的全部软件使用人工智能语言Turbo Prolog编写，系缔由5个子系统组成：原始资料、数据信息获取和专家咨询子系统，知识库、数据库及其管理子系统，推理机子系统，结果报告和解释子系统，图形显示子系统。
 
  在系统地研究金矿的地质、化探资料后，根据专家经验建立找寻金矿的知识网络图，在此基础上建立专家知识库和制定推理策略。系统采用乘积概率法进行不精确推理计算，最后根据计算成矿有利度的综合得分，判定被咨询化探异常的找矿远景，综合得分等于100时，为肯定结果，等于o时，为否定结果。系统对1：20万浑江市幅的2个金矿点：
 
  南岔和南大坡进行了咨询，结果，两者的成矿有利度的综合得分均等于90，成矿十分有利，分析预测所得结论与实际情况吻合；在未知的米架子地区，曾经作过许多地质、化探工作，区域化探异常明显，但尚未发现有价值金矿，使用这个系统对该区进行了咨询，成矿有利度的综合得分等于54. 50，结论为基本具备成矿条件，还需继续开展工作。
 
  ESIGE为针对某种类型金矿的功能单一的化探专家系统，结构合理，具备专家系统的基本功能，但设计不够完善。主要缺陷是对不同金矿类型的专家知识研究不够，没有考虑逆向推理策略，系统缺少自学习能力等等。但是，无论如何，本系统完成了一次实现化探专家系统的探索，如果投入更进一步的研究，地球化学专家系统在解释化探异常时是能够发挥作用的。