国家知识产权局信息显示，天津华北地质勘查总院有限公司、江西理工大学申请一项名为“矿区尺度浅深多层次融合的智能成矿预测方法”的专利，公开号CN122864151A，申请日期为2026年7月。

专利摘要显示，本发明属于矿产勘查技术领域，涉及矿区尺度大比例尺浅深多层次融合的智能成矿预测方法。该方法包括：收集矿区尺度大比例尺多源数据，制备成矿预测的训练样本；选取多种机器学习算法构建预测模型，采用网格搜索策略结合K折交叉验证方法进行超参数调优，确定最优二维预测模型；圈定成矿潜力靶区；将预测性能好的二维浅层图层根据地质规律合理延拓至深部，结合三维地质‑物探信息构建三维特征数据集，训练三维预测模型，生成三维成矿潜力体模型，进行对比验证与融合；对三维成矿潜力体模型进行动态更新与优化。本发明采用浅部二维预测先行、深部三维预测跟进和浅深融合验证的层次化预测框架，集成多种机器学习算法，通过网格搜索与K折交叉验证优选最优模型，有效提高了预测模型的分类精度和稳定性，提升了模型的预测精度。

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作者：情报员