Das Problem
Jeder Datensatz liefert eine Teilansicht. Eine Bodenanomalie sagt, dass Metall die Oberfläche erreicht hat, nicht, woher es kam. Ein Aufladbarkeitshoch sagt, dass in der Tiefe etwas Polarisierbares liegt, nicht, dass es Erz ist. Einzeln gelesen ergeben die Ebenen eine Liste von Anomalien; zusammen gelesen ergeben sie eine kurze Liste von Stellen, an denen unabhängige Hinweise übereinstimmen.
Macht man das nach Augenmaß, mit übereinandergelegten Karten, gewinnt die bunteste Ebene. Macht man es ausdrücklich, wird die Begründung sichtbar und wiederholbar.
Was Sie senden
Jede Kombination aus Bohrungen, Oberflächengeochemie, Geophysik, Höhendaten, Fernerkundung und geologischer Kartierung, idealerweise als eine Datenbank (siehe Datenintegration). Keine Ebene ist Pflicht. Die Methode wird nach den Daten gewählt, die Sie haben, nicht umgekehrt.
Was wir tun
- Jeden Datensatz in Hinweisebenen überführen, die an das Lagerstättenmodell gebunden sind, nach dem Sie suchen
- Sie mit einer zu den Daten passenden Methode kombinieren: nach Expertenurteil gewichtet, wo bekannte Mineralisierung selten ist, statistisch, wo es genug zum Lernen gibt
- Das Ergebnis testen, indem bekannte Daten verborgen werden und geprüft wird, ob die Methode sie wiederfindet
- Berichten, welche Ebene jede hoch eingestufte Fläche trägt, damit man über die Karte streiten kann
- Sobald eine Zone erbohrt ist, sie unter alternativen geologischen Interpretationen modellieren und das Ergebnis als Spannen angeben
Was Sie erhalten
Vor dem Bohren: eine Prospektivitätskarte, die die Flächen mit der höchsten Wahrscheinlichkeit für Mineralisierung einstuft und zeigt, welche Datenebene jede davon trägt.
Nach 18 Bohrungen in der Nordzone zum Beispiel: „Kupferinhalt zwischen 35 und 90 kt (niedriger und hoher Fall), unter zwei alternativen geologischen Interpretationen“, mit den Bohrungen, die die Spanne am stärksten einengen würden.
Was es nicht sagen kann
Ein Prospektivitätswert ist eine Rangfolge, keine Entdeckungswahrscheinlichkeit. Er sagt, dass Fläche A unter dem genannten Modell mehr stützende Hinweise hat als Fläche B; er sagt nicht, dass in einer von beiden eine Lagerstätte liegt. Spannen nach dem Bohren sind konzeptionell und keine Mineralressourcenschätzungen nach NI 43-101 oder JORC.
Fragen
Welche Datenebenen sind erforderlich?
Keine bestimmte. Die Analyse nutzt die vorhandenen Ebenen und berichtet, wie viel jede beiträgt. Eine fehlende Ebene vergrößert die Unsicherheit; sie hält die Arbeit nicht auf.
Ist das maschinelles Lernen?
Manchmal. Statistische Verfahren und maschinelles Lernen brauchen bekannte Beispiele, aus denen sie lernen, und Distrikte in der Frühphase haben oft zu wenige. Dann ist eine nach Expertenurteil gewichtete Methode ehrlicher. Wir sagen, welche verwendet wurde und warum.
Woher wissen Sie, dass die Rangfolge etwas taugt?
Indem wir sie testen. Bekannte Vorkommen oder Bohrergebnisse werden zurückgehalten, die Analyse wird erneut gerechnet, und wir prüfen, ob die zurückgehaltenen Daten auf hoch eingestufte Flächen fallen. Das Testergebnis ist Teil des Berichts.