生成式AI与提示工程在岩土工程中的应用：提升边坡稳定性预测以推动安全、可持续及气候智能型采矿实践

本研究针对采矿工程中边坡稳定性预测的复杂挑战，创新性地将生成式人工智能（GenAI）与提示工程技术相结合。研究人员利用Google Gemini AI工具，通过Python编程环境构建智能预测模型，实现了对边坡稳定状态的高精度分类。该模型准确率达到99%，精确度、召回率和F1分数均达0.98-1.00，为矿山安全运营、资源可持续开发和气候适应性管理提供了突破性技术方案。

　　

在采矿与岩土工程领域，边坡稳定性始终是关乎生命安全、环境保护和经济效用的核心问题。传统的边坡分析方法包括极限平衡法和有限元法，虽然广泛应用但存在明显局限：前者需要大量迭代计算且无法考虑位移变形，后者虽能模拟应力应变却计算耗时且对输入参数误差敏感。随着气候变化加剧，极端天气事件频发，边坡失稳风险进一步增大，亟需更精准、高效的预测技术。

近年来，人工智能技术为边坡稳定性分析带来新机遇。机器学习算法如人工神经网络（ANN）和集成学习方法虽已取得进展，但仍面临数据质量依赖性强、模型可解释性不足、计算资源需求大等挑战。特别是对于非专业使用者，传统AI模型开发需要深厚的技术背景，这限制了其在工程现场的普及应用。

《Geoscience Frontiers》发表的这项研究开创性地将生成式人工智能（Generative AI, GenAI）与提示工程（Prompt Engineering）技术引入边坡稳定性预测领域。研究团队采用Google开发的多模态AI模型Gemini，通过精心设计的提示词生成机制，构建了智能化的边坡状态分类系统。

研究采用404个具有失稳风险的边坡案例数据库，包含单位重量（γ）、粘聚力（c）、内摩擦角（φ）、坡角（β）、坡高（H）和孔隙压力比（r_u）等关键参数。技术方法主要包括：使用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法进行数据降维可视化；应用K均值聚类（K-means clustering）进行无监督模式识别；采用随机梯度提升（SGB）算法建立监督分类模型。所有代码均通过Google Colab平台集成Gemini AI自动生成。

5.1. 基于GenAI的代码生成问题解决流程

研究人员建立了结构化的工作流程：首先输入不含数学公式的叙述性提示，由Gemini自主生成Python代码；执行后对代码和结果进行人工验证；通过迭代提示不断优化代码直至无误。这种交互式优化过程确保了最终输出符合预期目标。

5.2. 提示词与Gemini响应结果

通过10组精心设计的提示词对话，研究逐步实现了数据加载、统计分析、可视化、降维处理、聚类分析和预测建模的全流程自动化。生成的代码成功创建了变量相关性热力图、数据分布直方图，并显示出各变量间相关系数均低于0.5，表明参数独立性良好。t-SNE算法将高维数据降至3维空间，K均值聚类以0.70的轮廓分数实现了稳定与失稳边坡的有效区分。

5.3. AI提示过程的战略障碍

研究揭示了GenAI应用中的关键挑战：首先是"幻觉"问题——模型可能生成看似合理但实际错误的信息；其次需要精确的领域需求定义和模型选择；最后是模型透明度和可解释性不足的问题。针对这些挑战，研究建议采用专家验证、多轮一致性检查和迭代反馈等机制。

该研究开发的GenAI与提示工程协同机制在边坡稳定性评估中表现出卓越性能。随机梯度提升分类器对边坡稳定状态的预测准确率达到99%，精确度、召回率和F₁分数均在0.98-1.00区间，为矿山安全生产提供了可靠技术保障。

这项研究的意义远超技术层面：它为岩土工程领域提供了低门槛、高精度的AI解决方案，使非专业技术人员也能通过自然语言交互获得专业级分析结果。同时，该技术有助于实现更安全、可持续和气候适应性的采矿实践——稳定边坡不仅能防止地质灾害、保障人员安全，还能减少环境扰动、降低生态破坏，并增强对气候变化引发的降雨增多和极端天气事件的适应能力。

尽管GenAI在工程应用中仍面临透明度、计算资源和数据质量等挑战，但本研究开创的方法框架为未来智能岩土工程发展指明了方向。通过整合SHAP、LIME等模型解释技术和发展可视化分析平台，将进一步增强AI模型的可信度和可接受度，推动生成式人工智能在关键工程领域的规模化应用。