成都理工大学深时地理环境重建团队创新知识图谱在沉积环境判别中的应用

知识图谱是人工智能领域的重要基础。依托“深时数字地球（DDE）”国际大科学计划和自然基金委0-1创新项目的资助，我校侯明才教授领衔的深时地理环境重建团队聚焦沉积地质与知识图谱的交叉创新，最新获得两项基于知识图谱的沉积环境判别新成果，发表在国际高影响力地学一区Top期刊Geoscience Frontiers（IF：11.8），分别为《Construction of a fluvial facies knowledge graph and its application in sedimentary facies identification》和《A knowledge graph for standard carbonate microfacies and its application in the automatical reconstruction of the relative sea-level curve》，简介如下：

进展一：河流相知识图谱及沉积相判别应用

传统的沉积相分析是一项沉积地质学的基础研究工作，具有数据非结构化严重和术语体系不够标准化的特点。对于缺乏系统的沉积相分析知识和经验的初学者或非沉积地质学者来说，进行沉积相分析是非常困难的。如何通过标准化、结构化、系统化的知识库，开展高效的机器辅助的沉积相自动识别极为重要。为此，本研究以河流相为例，构建了河流相知识图谱及其可视化和查询检索方法，并研发了基于知识图谱的沉积相推理模型。并采集经典文献中的17组相判别数据进行了模型验证。相对于这些论文中发表的相解释，这个自动推理结果的测试准确性达到90%。表明该模型和算法提供了一种高效的自动化沉积相推理技术，为其他类型沉积相的快速智能识别提供了一种新的方法和路线，可以应用于从文献资料和野外现场采集的相标志数据。

本研究发表于国际地学一区Top期刊Geoscience Frontiers（IF：11.8）。文章链接：https://doi.org/10.1016/j.gsf.2022.101521

进展二：碳酸盐岩微相知识图谱及沉积环境和相对海平面重建应用

碳酸盐微相是重建海平面变化曲线和分析古海洋环境的重要方法。该项研究以碳酸盐岩为例，系统梳理了标准碳酸盐岩微相的概念、属性及相互关系，建立了标准碳酸盐微相知识图谱。以知识图谱为基础，开发了基于微相识别标志的标准碳酸盐岩微相自动识别，以及一个基于标准碳酸盐岩微相和相带来重建高分辨率相对海平面变化曲线的应用程序。最后，基于扬子台西缘晚埃迪卡拉统灯影组的薄片观测和描述数据，实现了标准碳酸盐岩微相和相带（环境）自动识别，并利用标准碳酸盐岩微相知识图谱自动重建了相对海平面曲线。案例的重建结果显示，扬子地台在晚埃迪卡拉纪经历了4次海平面升降旋回，其中两次强烈的海退导致灯影组内部和顶部出现空中下露不整合面，这与前人的研究结果高度一致。这表明，该方法能够高效、智能地重建相对海平面变化曲线和沉积环境判别，为知识图谱在碳酸盐岩研究中的交叉结合提供了有价值的探索。

本研究发表于国际地学一区Top期刊Geoscience Frontiers（IF：11.8）。文章链接：https://doi.org/10.1016/j.gsf.2023.101535