张智强简介
个人简介：
张智强，男，工学博士，讲师。2022年6月毕业于中国地质大学（北京），主持国家自然科学基金青年科学基金1项、河北省自然科学基金青年科学基金1项、战略性金属矿产找矿理论与技术自然资源部重点实验室开放基金1项及河北省战略性关键矿产研究协同创新中心开放基金项目1项，以骨干成员身份参与科技部国家重点研发计划项目3项。以第一作者身份发表国际SCI论文11篇，含中科院TOP及行业顶级论文3篇，以第一发明人身份获批专利1项。担任国际数学地质学会会刊《Computers & Geosciences》《Mathematical Geosciences》和《Natural Resources Research》审稿人。
一、主要研究方向
1. 三维地质建模与矿产资源智能预测
面向国家“深地”战略，基于多模态地学大数据，运用机器学习和深度学习方法，结合空间分析与计算模拟技术，开展矿集区—矿田—矿床—矿体多尺度多参数三维地质建模与矿产资源智能预测，助力深部找矿。
2. 地学大数据挖掘及极端地质事件预测
运用机器学习和深度学习方法，结合奇异性理论，挖掘岩石、矿物、地球化学及地球物理数据的深层次特征，并据此开展极端地质事件（如板块聚散、大氧化事件、大规模成矿效应和严重地质灾害等）的定量表征、模拟及预测研究。
二、主要科研成果
1、国家自然科学基金青年项目（项目编号：42402301），国家级，基于深度学习的三维成矿预测不确定性评价，主持，在研
2、河北省自然科学基金青年项目（项目编号：D2023403051），省部级，基于深度无监督域自适应方法的三维成矿预测研究—以河北大庙钒钛磁铁矿田为例，主持，在研
3、战略性金属矿产找矿理论与技术重点实验室开放基金（项目编号：202405）， 校级，三维成矿预测小样本背景下的深度学习算法研究，主持，在研
4、河北省战略性关键矿产研究协同创新中心开放基金（项目编号：HGUXT-2023-13），校级，小样本背景下基于深度度量学习的三维成矿预测研究，主持，在研
5、中华人民共和国科学技术部重点研发计划项目专题（项目编号：2017YFC0601204-3），国家级，喀拉通克矿集区3000m透明化三维可视化研究，参与，结题
6、中华人民共和国科学技术部重点研发计划项目专题（项目编号：2016YFC0600107-6），国家级，胶东矿集区三维结构与定位预测，参与，结题
7、中华人民共和国科学技术部重点研发计划项目专题，（项目编号：2016YFC0600108-7），国家级，辽东复杂成矿系统三维结构与定位预测，参与，结题
三、代表性论文及著作
1. Zhang, Z., Wang, G., Carranza, E.J.M., Du, J., Li, Y., Liu, X., Su, Y. An Uncertainty-Quantification Machine Learning Framework for Data-Driven Three-Dimensional Mineral Prospectivity Mapping. Natural Resources Research. 2024, 33, 1393–1411.
2. Zhang Z., Wang G., Carranza E J M., Liu C., Li J., Fu C., Liu X., Chen C., Fan J., Dong Y. An integrated machine learning framework with uncertainty quantification for three-dimensional lithological modeling from multi-source geophysical data and drilling data. Engineering Geology. 2023, 324: 107255.
3. Zhang Z., Li Y., Wang G., Carranza E J M., Yang S., Sha D., Fan J., Zhang X., Dong Y. Supervised Mineral Prospectivity Map via Class-Balanced Focal Loss Function on Imbalanced Geoscience Datasets. Mathematical Geosciences. 2023, 55, 989–1010.
4. Zhang, Z., Wang, G., Carranza, E.J.M., Fan, J., Liu, X., Zhang, X., Dong, Y., Chang, X., Sha, D. An Integrated Framework for Data-Driven Mineral Prospectivity Mapping Using Bagging-Based Positive-Unlabeled Learning and Bayesian Cost-Sensitive Logistic Regression. Natural Resources Research. 2022. 31, 3041–3060.
5. Zhang, Z., Wang, G., Carranza, E.J.M. Yang, S., Zhao, K., Yang, W., Sha, D. Three-Dimensional Pseudo-Lithologic Modeling Via Adaptive Feature Weighted k-Means Algorithm from Multi-Source Geophysical Datasets, Qingchengzi Pb–Zn–Ag–Au District, China. Natural Resources Research. 2021, 31, 2163–2179
6. Zhang, Z., Wang, G., Cheng, L., Liu, Chong. Bagging-based positive-unlabeled learning algorithm with Bayesian hyperparameter optimization for three-dimensional mineral potential mapping. Computers & Geosciences, 2021, 154, 104817
7. Zhang, Z., Wang, G., Ding, Y., Carranza, E.J.M. 3D mineral exploration targeting with multi-dimensional geoscience datasets, Tongling Cu(-Au) District, China. Journal of Geochemical Exploration. 2021, 221, 106702
8. Zhang, Z., Zhang, J., Wang, G., Carranza, E.J.M., Pang, Z., Wang, H. From 2D to 3D Modeling of Mineral Prospectivity Using Multi-Source Geoscience Datasets, Wulong Gold District, China. Natural Resources Research. 2020, 29, 345–364.
9. Zhang, Z., Wang, G., Ma, Z., Carranza, E.J.M., Jia, W., Du, J., Tao, G., Deng, Z. Batholith-stock scale exploration targeting based on multi-source geological and geophysical datasets in the Luanchuan Mo polymetallic district, China. Ore Geology Reviews. 2019, 118, 103225.
10. Zhang, Z., Wang, G., Carranza, E.J.M., Zhang, J., Tao, G., Zeng, Q., Sha, D., Li, D., Shen, J., Pang, Z. Metallogenic model of the Wulong gold district, China, and associated assessment of exploration criteria based on multi-scale geoscience datasets. Ore Geology Reviews. 2019, 114, 103138.
11. Zhang, Z., Wang, G., Ma, Z., Gong, X. Interactive 3D Modeling by Integration of Geoscience Datasets for Exploration Targeting in Luanchuan Mo Polymetallic District, China. Natural Resources Research. 2018, 27(3), 315-346.
12. 王功文, 张智强, 李瑞喜, 李俊建, 沙德铭, 曾庆栋, 庞振山, 李大鹏, 黄蕾蕾, 华北重点矿集区大数据三维/四维建模与深层次集成的资源预测评价, 中国科学: 地球科学. 2021, 51(9), 1594-1610.
13. 张智强、王功文、李瑞喜. 软件著作权：GeoPro V1.0 software 2020.11.30（针对重磁电综合地球物理数据集成的大数据挖掘算法）
14. 张智强、王功文、李瑞喜. 专利：一种基于地学数据库的半监督学习矿产资源定量预测方法。
四、联系方式
Email: zq_zhang_geo@126.com
欢迎对大数据、人工智能和地质地球物理地球化学遥感等多学科交叉感兴趣的本科生报考。
