深度学习模型在钻孔数据分析中的找矿预测应用

对于通过分析钻孔数据的岩性描述进行找矿预测，适合使用卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 这两种深度学习模型。

CNN 可以用于处理图像数据，将钻孔数据转换为图像数据后，可以使用 CNN 对其进行分析。CNN 通过学习局部特征来识别岩石类型、矿物组合等，对于岩石的纹理、颜色等特征有较好的识别能力。

RNN 可以用于处理序列数据，将钻孔数据转换为序列数据后，可以使用 RNN 对其进行分析。RNN 通过学习序列之间的关系来预测岩石类型、矿物组合等，对于岩石的时序变化、空间分布等特征有较好的识别能力。

综上所述，使用 CNN 和 RNN 对钻孔数据进行分析，可以提高找矿预测的准确性和效率。