地质资源

MineAgent: 多模态大语言模型在遥感矿物勘探中的应用

矿物勘探多模态大语言模型遥感成像文章介绍了MineAgent，一个模块化框架，旨在解决遥感矿物勘探中多模态大语言模型的领域知识缺失和多图像推理挑战。该框架通过分层判断模块提取空间光谱特征，并利用决策模块整合分析结果。同时，文章提出MineBench基准，标准化了基于地质和超光谱数据的矿物勘探任务评估。实验验证了MineAgent的有效性，显著提升模型性能，为领域专用推理提供了新范式。

SEEMS DEEP：深部矿物勘探的地电与电磁方法

深部矿物勘探电磁法勘探电阻率成像文章介绍SEEMS DEEP项目开发的深部地球物理勘探工作流程，通过在芬兰Koillismaa层状侵入杂岩体开展地面电法和电磁法勘探，实现基岩从地表至数公里深度的成像。项目创新性部署大型3D电磁传感器网格和高性能电流发射器，成功获取长偏移距（>10 km）的CSEM和ERT-IP信号。数据处理采用频域反演技术，在1400米深度识别出镁铁质-超镁铁质岩石的电性异常，验证了深部电阻率与极化率成像能力。

土壤水力特性对呼吸模拟的影响：完整与重构土芯的比较研究

土壤水力特性土壤呼吸碳循环模型文章探讨了完整土芯与实验室重构土芯在土壤水力特性测量上的差异及其对土壤呼吸模拟的影响。研究选取了四种不同质地的土壤（砂质壤土、粉砂壤土、壤土和粉砂黏土），通过比较两种方法测得的水力特性参数及其对Millennial模型预测结果的影响，发现重构土芯显著改变了土壤的水分保持能力和水力传导性。模拟结果显示，砂质壤土和壤土在重构后呼吸速率增加约6%和9%，而粉砂壤土和粉砂黏土则降低约17%。这些差异突显了土壤结构在碳循环模型中的重要性，并强调了基于完整土芯测量的必要性以提高模型预测的准确性。

基于谱对角化的Bloch方程求解方法及其在SNMR中的应用

Bloch方程谱对角化矩阵指数积分表面核磁共振文章提出了一种基于谱对角化和矩阵指数积分（SD-MEI）的算法，用于高效求解表面核磁共振（SNMR）中的Bloch方程。该算法通过系统矩阵的谱分解将微分方程转化为线性代数问题，显著提升了计算效率和数值稳定性。研究验证了SD-MEI在自由感应衰减（FID）、自旋回波（SE）和稳态自由进动（SSFP）序列中的准确性，其计算结果与经典RK4方法高度一致，误差保持在10^-6量级。此外，SD-MEI在计算复杂度和硬件适应性方面展现出显著优势，特别适用于弱磁场条件下的高精度探测，为地下水勘探提供了可靠的技术支持。