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AI systems for mineral exploration, geological mapping unveiled
Shenzhen Daily 2026-09-28 07
A robot dog designed for mining inspections is on display at the 2026 China Mining Conference and Exhibition in Tianjin on Sept. 10. Xinhua
CHINA has recently unveiled two mineral exploration and geological mapping systems powered by AI, AI-OreSeeking and AI-GeoMapping. The launch marks their global debut and aims to make geological workflows more efficient and intelligent.
Traditionally, mineral prospecting has relied heavily on experts to analyze data from multiple sources. The AI-OreSeeking system i

原文链接：https://szdaily.sznews.com/MB/content/202609/28/content_3480956.html

0月31日，贺州市金利新材料有限公司车间里，机械臂轻巧探入电解炉，精准夹起通红的坩埚，将1000多摄氏度的熔融稀土金属稳稳送入铸模。监控室内，屏幕实时跳动着机器运行的数据与状态。操作工李师傅感慨：“以前在炉子前
龙头企业合作，带动产值超过10亿元。”王岩的语气中充满自豪。
更值得期待的是，团队正在训练稀土熔盐电解的AI垂类大模型。徐晋勇透露，第六代产品将于今年底推出，未来AI能根据实时工况自主决策，进一步优化能耗与产量

原文链接：http://kjt.gxzf.gov.cn/dtxx_59340/kjdt/t26126361.shtml

资源评估，为自动化采矿设备提供关键决策参数。
该研究在方法论层面实现了重要突破。首先，建立了”光谱特征-矿物组合-元素浓度”的递进式解析模型，通过SVM算法对531个光谱波段进行特征筛选，最终确定12个关键波段（特征波
长涵盖可见光至近红外区），使模型复杂度降低40%而预测精度提升15%。其次，开发了”空-空”（air-to-air）光谱校正技术，有效解决了岩芯表面反射率受湿度、污染等因素干扰的问题，校正后光谱数据标准差从原始数据的0.18降至0.05

原文链接：https://m.ebiotrade.com/newsf/2025-12/20251209000638818.htm

ling, and magnet manufacturing.
Cumulative Impact of Artificial Intelligence on Rare-Earth Metals
Artificial intelligence is increasingly affecting the rare-earth metals value chain by improving exploration, processing, quality control, procurement intelligence, and demand planning. In exploration, AI-enabled geospatial analytics can integrate satellite imagery, geochemical surveys, geophysical datasets, and historical drilling records to identify prospective mineral systems more efficiently. Machine learning models also support orebody characterization by recognizing patterns in mineralogy an

原文链接：https://www.giiresearch.com/report/ires2093093-rare-earth-metals-market-global-forecast.html

How can AI be used to discover rare earth minerals through geospatial analysis?
Knowledge Base 9 min read
September 17, 2026
On this page
AI Satellite Mineral Exploration: ML Mapping Breakthroughs
Spectral Signatures and Machine Learning Integration
Platform Capabilities and Technical Infrastructure
Economic Impact and Cost-Benefit Analysis
Comparative Analysis with Traditional Methods
Limitations and Current Challenges
Practical Implementation and Best Practices
Future Developments and Emerging Technologies
Key Facts
Category:
Rare Earth Elements (REEs)
Timeline:
2024-2026 pilot deployments s

原文链接：https://skymineral.com/knowledge/how_can_ai_be_used_to_discover_rare_earth_minerals_through_geospatial_analysis.php

评价，整体工艺技术及装备达到国际先进水平。
3.智能矿石分选机
基于先进AI人工智能的图像算法模型，结合超高速的可编程门阵列系统的深度优化特性
较少等问题。
二、“十五五” 有色金属行业科技工作展望
（一）钨行业
1.采选冶方面：推广已成功产业化的仲钨酸铵绿色、清洁生产新工艺，积极研
处理及高品质生态环保无机人造石制备技术研究；开发一套适用于重介质选矿系统的密度控制系统和集成控制系统；开展杂质对钨矿分解率影响规律，

原文链接：https://www.cnitdc.com/wcdw/649513733627973.html

焦点话题
从采矿到冶炼全流程AI赋能
姓 名：从采矿到冶炼全流程AI赋能 在南方锰业大新锰矿的智控中心，工程师轻点鼠标，百公里外的铲运机自动驶入巷道；在广西华锡的冶炼车间，AI大模型实时调控熔炉温度，将金属回收率再
推高一个百分点。
基本介绍：
在南方锰业大新锰矿的智控中心，工程师轻点鼠标，百公里外的铲运机自动驶入巷道；在广西华锡的冶炼车间，AI大模型实时调控熔炉温度，将金属回收率再推高一个百分点。
从深部探测到绿色选冶

原文链接：https://www.worldmr.net/Job/ResumList/Info/2026-06-15/323346.shtml

者： 点击数： 25
4月13日下午，工学院与化学与环境工程学院在实训大楼B栋6楼会议室召开学术交流研讨会，围绕“AI赋能稀土开采及资源优化”主题进行深入研讨，并就双方在稀土领域开展学科交叉合作达成初步意向。两院相关
教师及稀土重点实验室研究人员共20余人参加会议。
会上，化学与环境工程学院院长叶长兵首先介绍了“红河稀土矿物资源综合利用研发”实验室的基本情况、研究方向及当前面临的关键技术挑战。他指出，稀土资源的高效开采

原文链接：https://wd.yxnu.edu.cn/info/1342/9954.htm

一种基于深度神经网络的离子吸附型稀土矿成矿靶区智能预测方法
申请号：CN202510856046
申请日期：2025-06-25
公开号：CN120783210A
公开日期：2025-10-14
类型：发明专利
摘要
本发明提出了一种基于深度神经网络的离子吸附型稀土矿成矿靶区智能预测方法，并提供了一种新型的融合跨级空洞特征及注意力的卷积神经网络模型RCACNet，该模型采用深度残差网络作为骨干网络，并融合密集连接的空洞空间金字塔池化模块、跨级特征融合模块以及在骨干网络内部嵌入

原文链接：https://www.aitntnews.com/aiPatentDetail.html?application_code=CN202510856046

Aclara资源公司获美国能源部资助，开发AI稀土分离工艺
2026-07-24 14:15
维度网讯，Aclara资源公司（Aclara Resources Inc.）旗下美国子公司Aclara Technologies Inc.获得美国能源部联邦资助，将开发基于人工智能的稀土分离工艺优化技术。
该项
项目主题为“基于人工智能的多原料稀土分离工艺优化”，属于“挑战领域——通过提取与加工技术保障美国关键矿产供应”范畴。该项目旨在应用人工智能优化多原料稀土元素分离，提升工艺效率、产品质量和运行稳定性，同

原文链接：https://www.wedoany.com/shortnews/427554.html