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本文聚焦碳酸盐角砾岩，探讨地质数据能否用于人工智能（AI）。研究发现现有角砾岩分类方案复杂且应用不广泛，描述和分类存在诸多问题，如术语不一致、特征记录不完整。建议规范数据报告，遵循 FAIR 原则，推动地质研究与 AI 更好结合。
1. 引言
地质科学是一门依赖观察的学科，旨在理解众多变量相互作用的开放系统。随着数据量增加，人工智能（AI）在地质领域的应用愈发重要，但地质数据的高维度性给 AI 应用带来挑战，同时存在数据偏见等问题。同行评审的地质科学研究文献是 AI 应用的潜在数据来源，然而当前地质数据的收集和报告方式是否适合 AI 应用和未来使用仍有待探讨。本文以碳酸盐角砾岩为例，评估现有地质数据观察和记录方法的适用性。角砾岩在地质记录中广泛存在，其分类和解释对理解地质过程意义重大，如影响地下流体流动，关乎能源转型和气候缓解问题，且角砾岩分类可借助 AI 工具。
2. 方法和途径
通过半系统的文献综述，研究人员探究了当前描述和分类角砾岩的理念与实践。由于相关文献数量庞大，研究范围有所限制。首先，在谷歌学术搜索相关文献，筛选出与沉积盆地及边缘相关的角砾岩分类论文，对比其分类方法并确定关键特征。接着，针对碳酸盐或石灰岩角砾岩进行更深入搜索，确定多种角砾岩类型及特征，并选取案例研究，分析不同角砾岩描述和分类方法的可行性。最后，综合评估确定对解释角砾岩最有价值的观察特征，并对案例研究进行评分比较。
3. 角砾岩类型和形成机制
3.1 定义角砾岩
角砾岩可在多种岩石类型中形成，其定义和分类方式多样。描述性和成因性分类方法并存，导致角砾岩的定义存在模糊之处。例如，“碎裂纹（crackle）”、“镶嵌（mosaic）”、“ rubble（碎石）” 和 “chaotic（杂乱）” 角砾岩之间的界限不明确，不同学者对其定义和应用存在差异，部分定义还存在排除某些类型角砾岩或无法涵盖所有角砾岩特征的问题。尽管如此，人们通常可根据角砾岩中碎屑的主要棱角状以及大碎屑与胶结物或细粒基质的组合来识别角砾岩。
3.2 常见碳酸盐角砾岩形成机制及其特征
角砾岩形成机制复杂，分类繁多。研究主要关注与地下流体流动应用相关环境中常见的碳酸盐角砾岩，包括岩屑（talus）、风暴、撞击、冷水泉、溶解坍塌 / 岩溶、水力压裂和断层相关的角砾岩。
岩屑角砾岩形成于陡坡底部，由重力坍塌等过程形成，分为陆上和水下岩屑角砾岩，两者在碎屑大小、形状、基质来源等方面存在差异。风暴角砾岩与风暴引起的沉积物再加工有关，但相关研究较少，其形成机制存在争议，如寒武纪潮米甸组的特殊内碎屑角砾岩。撞击角砾岩在撞击坑及周边常见，其特征因位置不同而变化，可根据冲击特征等与其他角砾岩区分。冷水泉角砾岩与海底甲烷渗漏有关，形成于多种流体诱导过程和重力坍塌，具有独特的岩石相和特征。溶解坍塌 / 岩溶角砾岩由碳酸盐或蒸发岩矿物溶解引发，分为盐岩溶和碳酸盐岩溶角砾岩，两者在几何形状、接触关系、碎屑特征等方面有所不同。水力压裂角砾岩由流体压力增加导致，在多种地质环境中出现，其显著特征是水泥支撑结构和特定的粒度分布。断层角砾岩是断层带的常见组成部分，其形成机制多样，不同类型的断层角砾岩具有不同特征，如前体断层角砾岩、摩擦磨损形成的角砾岩等。
3.3 其他碳酸盐角砾岩
除上述七种类型，还有一些碳酸盐角砾岩未在主要研究中体现。钙结层 / 钙积层硬磐（calcrete/caliche hardpans）是在土壤等环境中形成的碳酸盐沉积物，其成熟阶段的硬磐常发生角砾化，形成机制包括物理风化等。结核状石灰岩（nodular limestones）外观类似角砾岩，但对其是否属于角砾岩存在争议，其形成机制多样。自角砾岩（autobreccia）术语使用不规范，定义模糊，在沉积碳酸盐岩中成因解释不明确。
4. 角砾岩特征和分类
4.1 当前角砾岩分类方法及其缺陷
地质领域常用分类理解岩石形成过程，但角砾岩分类存在多种问题。已有的角砾岩分类方案中，遗传分类虽能加速数据记录和地质解释，但易引入先验假设和偏见，难以直接比较角砾岩特征；描述性分类虽能避免部分问题，但未被广泛采用。此外，定量分类方法如粒度分布分析等应用有限，基于基本过程的分类方法也需考虑更多因素。
4.2 分类方案中使用的角砾岩特征
不同的角砾岩分类系统使用的特征存在差异，没有一个特征在所有分类方案中都被一致使用。常见的分类特征包括碎屑形状、大小、成分、来源、拟合 / 旋转、空隙填充类型等，但这些特征大多是小尺度的，未充分考虑露头和野外尺度的变化。
4.3 解释角砾岩时最有价值的特征
综合分析发现，用于分类的常见角砾岩特征对遗传解释的作用有限。例如，碎屑拟合、空隙填充和支撑结构等特征在不同角砾岩类型中存在重叠。对解释角砾岩最有价值的特征包括角砾岩体的野外关系、尺寸、边界性质、碎屑成分、有无破碎碎屑、碎屑大小范围、形状和圆度、碎屑边界特征、溶解和蒸发岩证据、支撑类型、基质与碎屑的关系以及内部结构等。
4.4 当前角砾岩描述方法分析
研究分析了 59 个案例研究中角砾岩特征的观察和报告情况，发现不同论文对角砾岩特征的描述差异大，存在不一致和不完整的问题。部分论文对同一岩石不同角砾岩类型的描述也不一致，且很少有论文进行负面观察报告。此外，观察报告的规范性在不同角砾岩类型中也存在差异，且与案例研究的影响力无关。
4.5 解释报告观察结果时的不确定性来源
文献分析存在诸多不确定性。术语使用不一致导致相关论文易被遗漏，如某些论文虽描述了特定类型角砾岩，但未使用相应关键词。观察评分方案对部分特征类别过于宽松，空间测量的解释存在歧义，如 “厚度” 这一术语在描述角砾岩体时可能指代不同维度。
5. 讨论和结论
5.1 当前角砾岩观察报告的现状
角砾岩成因复杂，导致其观察报告规范不统一。已发表的分类方案复杂或特定，难以广泛应用，且常用分类标准对解释角砾岩形成机制作用不大。现有文献中先验解释常见，观察不完整，难以直接比较不同案例研究，这对利用已发表数据进行大数据和 AI 应用构成挑战，其他地质领域可能也存在类似问题。
5.2 角砾岩观察对未来的重要性和相关性
随着在线出版发展，地质研究数据增多，AI 在地质领域应用前景广阔，但目前角砾岩数据存在不一致、有限等问题，不适合 AI 应用。其他地质领域也存在类似数据问题，定性数据的报告和整理需加强。此外，角砾岩可能来自临时暴露，全面记录观察结果至关重要。
5.3 报告角砾岩特征和其他定性数据的建议
研究建议未来角砾岩研究应尽可能全面记录一系列对解释和诊断角砾岩形成机制有价值的观察特征，包括野外关系、角砾岩体形状和尺寸、边界性质、碎屑特征等。同时，要明确区分描述和解释，避免使用易引起歧义的术语，重视定性数据集，遵循 FAIR 原则，提高数据的可发现性、可访问性、互操作性和可重用性。
5.4 对地质科学分类方案的影响
角砾岩研究揭示了地质分类方案普遍存在的问题，即观察、解释和推理相互混淆。例如，砂岩沉积环境的解释以及糜棱岩的分类都存在类似问题，简单分类可能导致对地质过程的误解。为充分利用数据分析和 AI 带来的机遇，地质科学需更好地管理知识，明确区分观察和过程，确保测量和描述的一致性。
6. 结论
本文通过对碳酸盐角砾岩的研究表明，当前地质记录存在缺陷。地质科学中的分类对理解岩石和预测其适用性至关重要，但旧的分类方案在应用于未来技术和地下利用时面临挑战。基于观察的分类和描述，包括定量和定性信息且不含过程暗示，将对未来技术应用更有帮助，而历史上观察与过程的混淆可能限制学科发展并引入偏见。
