Пайдалар:
- Пайдалуу кендердин перспективасында AI жана көп катмарлуу маалыматтарды бириктирүүнү колдонууну түшүндүрө билүү
- Геостатистиканы (кригинг, вариограмма) жана машинаны үйрөнүүнүн жардамы менен блок моделин жана классты баалоону кантип жасоону түшүнүү.
- кайчылаш валидация, классификация ишеними жана отчеттуулук стандарттары менен булакты баалоо натыйжаларын сыноо мүмкүнчүлүгү
Издөө – бул букмекердик оюн, анда миллиондогон долларлык чечимдер бир нече бургулоо үлгүлөрүнө негизделет. Пайдалуу кен (англисче руда кени; пайдалуу кендердин топтолушу бай жана пайдалануу үчүн жетиштүү) жүздөгөн чарчы километр аянттын астында жашырылган жана биз аны сейрек бургулоо, геофизикалык көлөкө жана жер үстүндөгү маркерлер менен гана "көрөбүз". Ошондуктан пайдалуу кендерди чалгындоо AIнын эң кызыктуу, бирок ошол эле учурда эң кооптуу багыттарынын бири болуп саналат: туура колдонулганда, ал чалгындоо максаттарын тездетет жана сейрек маалыматтардан көбүрөөк мааниге ээ болот; Туура эмес колдонулганда статистиканын артына жок затты катып, инвесторлорду да, коомду да жаңылыштырат.
Бул бөлүмдө биз геологиялык чалгындоо иштеринин эки негизги жасалма интеллект аспектилерин карайбыз: геологиялык чалгындоо максаттуу багыттоо (пайдалуу кендердин келечеги; көп катмарлуу маалыматтардан кайсыл аймакта кен болушу мүмкүн экендигин баалоо) жана ресурсту баалоо (бургуланган кенде канча металл бар экенин кандай ишеним менен эсептөө). Экөөндө тең AI күчтүү үлгү тапкыч болуп саналат; Бирок эки учурда тең акыркы көрсөткүч эл аралык отчеттуулук стандарттарына кол койгон компетенттүү адамдын жоопкерчилигинде болот.
Издөө максаттуулугу: Көп катмарлуу маалыматтарды бириктирүү
Чалгындоочу геолог маалыматтардын бир түрүн эмес, кабатталган катмарларды карайт: геологиялык карта, структуралык контурлар (жарыктар жана бүктөлүүлөр), геофизика (магниттик, гравитация, каршылык), геохимия (топурак жана агым үлгүсүндөгү элементтердин баалуулуктары) жана алыстан зонддоо аркылуу картага түшүрүлгөн өзгөртүү. Ар бир катмар алсыз белги болуп саналат; Чыныгы сигнал - бул алардын чогуу көрсөткөн жери. Бул маалыматтарды бириктирүү деп аталат.
Жасалма интеллект бул жерде эки ишти аткарат. Биринчиден, ал ондогон катмарларды бир эле координаттар торуна (сингулярдуу, тажатма, бирок катага жакын тапшырма) бир талдоо таблицасына тегиздейт. Экинчиден, ал белгилүү кендердин айланасындагы үлгүнү үйрөнөт жана окшош кол тамга менен жаңы аймактарды белгилейт (көзөмөлдөнгөн окутуу). Бирок бул жерде критикалык тузак бар: белгилүү керебеттердин саны көбүнчө өтө аз (бир аймакта 5-10 керебет болушу мүмкүн), ошондуктан модель оңой жаттап алат жана жаңы аймактарда иштебей калат. Мына ошондуктан максаттуу чыгаруу "ишенимдүү асыл таш бар" тизмеси эмес, "бургулоо жолу менен сынап көрүүгө арзырлык приоритеттүү буйрук".
Кадамдар адатта төмөнкүдөй болот: (1) катмарларды тегиздөө жана тазалоо, (2) ар бир катмарды керебет моделине негизделген мааниге ээ белгиге которуу (мисалы, "кемчиликтин кесилишине чейинки аралык", "магниттик бийик чет"), (3) белгилүү керебеттер менен поезд же эксперттин эрежеси менен салмагы, (4) ыктымалдык картасын түзүңүз, (5) талаада эң жогорку ыктымалдуу аймактарды жана арзаныраак ыкмаларды сынаңыз.
Кеңеш: Моделге чийки катмарларды киргизүүнүн ордуна, геологиялык жактан маанилүү маркерлерди алыңыз (“магниттик шакекче + аргиллик өзгөрүү + порфирит жезинин жарака кесилиши”). Подшипник моделине шайкеш келген көрсөткүчтөр сокур статистикага караганда алда канча күчтүү максаттарды чыгарат.
Геостатистика жана ресурстарды баалоо: Вариограмма, Кригинг жана Блок модели
Кен табылып, бургулангандан кийин суроо өзгөрөт: «Бул жерде канча металл бар жана ага канчалык ишенсек болот?». Жооп үлгүсүндөгү бургулоо пункттарынан үлгүсүз тектердин көлөмүнө чейин экстраполяцияны талап кылат. Бул үчүн стандарттык курал геостатистика болуп саналат.
Негизги түшүнүк - вариограмма: эки үлгү бири-биринен алыстаган сайын класстык окшоштуктардын азайышын сүрөттөгөн мейкиндик үзгүлтүксүздүгүнүн өлчөмү. Жакынкы мисалдар окшош, алыскылар өз алдынча; Вариограмма бул "окшоштук диапазонунун" санын көрсөтөт. Кригинг – бул вариограмманын структурасын колдонуп, ар бир тандалбаган блок үчүн баа берүү, баалоону да, аныктоонун белгисиздигин да берүү үчүн орточо салмактанып алынган ыкма. Кен капталдары метр менен өлчөнгөн блокторго бөлүнөт (блок модели), ар бир блокко класс жана ишеним ыйгарылган.
Жасалма интеллект бул жерде үч пунктта келет. Вариограмманы моделдөөдө ал альтернативалуу моделдерди сунуштайт жана ылайыктуулугун баалайт. Машиналарды үйрөнүү ыкмалары (мисалы, кокус токой, градиентти жогорулатуу) кригингден тышкары сызыктуу эмес класстык мамилелерди да тарта алат. Жана ал коддоону, текшерүүнү жана бүт иш процессинин отчетун тездетет. Бирок эки темирдей эреже туруктуу бойдон калууда: баалоонун белгисиздигин эч качан жашырууга болбойт жана акыркы ресурс компетенттүү адам тарабынан эл аралык стандарттарга ылайык өлчөнгөн/көрсөтүлгөн/чыгышталган класстарга иргелет (ресурс/резервдик отчеттуулуктун коомдук, аудитордук негиздери, мисалы, JORC, NI 43-101, PERC).
Эскертүү: Машинаны үйрөнүү модели бургулоо үзгүлтүктөрүн "тегиздетип", чындыгында жок үзгүлтүксүздүктү жаратышы мүмкүн. Бир нече жогорку сорттогу үлгүлөр бүтүндөй блокту адилетсиз байыта алат (англисче шыбап). Жогорку маанилерди чектөө (жогорку кесип) жана блоктук негизде үлгүлөрдүн санын көзөмөлдөө маанилүү; антпесе тон-кагаз кагаз бетине шишип кетет.
Үч мини Case: Сандар боюнча
1-жагдай – Максаттуу артыкчылыктуу. Чалгындоо тобу 380 км² лицензиялык аянтта чектелген бургулоо бюджети менен иштеп жаткан. Жети геофизикалык/геохимиялык катмарды бириктирген ыктымалдык картасы аймактын 6% гана "жогорку артыкчылыктуу" деп белгилеген. Команда бул 6%ке алгачкы беш бургулоону багыттады; алардын үчөөндө олуттуу жез кесилиштерин тапкан. Критикалык жагдай: карта руданы «далилдеген жок», бургулоо бюджетин кайда топтоо керектигин рационалдуу кылып, сокур сыноолордун санын кыскартты.
2-жагдай. Алтын кенинин биринде биринчи блок модели 78 г/т бир эле ашыкча үлгүнүн таасиринен улам курчап турган блокторду көбөйтүп, ресурсту 14% ашыкча баалаган. Болжолдоо жогорку кесип (жогорку маанини статистикалык босогого чейин төмөндөтүү) жана QA/QC кароодо колдонулган кошуна тандоо контролу менен реалдуу деңгээлге жеткирилди. Айырма миллиондогон долларлык инвестициялык чечимге түздөн-түз таасирин тийгизген.
3-жагдай — Классификация тартиби. темир долбоор боюнча, модель жогорку ишеним менен бүт кенин алдын ала көрсөттү; бирок четки райондордо бургулоонун тыгыздыгы абдан сейрек болгон. Ыйгарым укуктуу адам сейрек тандалып алынган көлөмдү экономикалык баалоодон алып салып, анын рейтингин "Чыгынды" деңгээлине түшүргөн. Ошентип, отчет жалпыга ачыкталган резервдердеги апыртмаларга жол бербей, стандартка туура келген.
Алсыз тездик / Күчтүү эскертүү
Алсыз билдирүү:
Бургулоонун түшүмдүүлүгүн анализдеп, кенде канча алтын бар экенин айт.[анализ таблицасы]
Күчтүү билдирүү:
Сиздин ролуңуз: Ресурстук геостатист. Төмөнкү кошулма анализ маалыматтары менен БУЛАК НОМЕРИН БЕРИҢИЗ. Анын ордуна: 1) Бааларды бөлүштүрүүнү жыйынтыктоо; мүмкүн болгон чектен чыгууларды жана топ-кесиптин зарылдыгын белгилеңиз.2) Кайсы вариограмма багыттарын мейкиндик үзгүлтүксүздүгү үчүн текшерүүнү сунуштаңыз.3) Бургулоонун тыгыздыгы аз болгондуктан кайсы аймактарды гана "Өткөрүлгөн" деп классификациялоого болорун көрсөтүңүз.4) Жыйынтыкка таасир этиши мүмкүн болгон белгисиздиктин 4 булагын тизмектеңиз.Маалыматтар анонимдүү; иш жүзүндө координаттары/компаниясы жок.
Күчтүү эскертүү моделдин бир эле алдамчы номерди чыгаруусуна жол бербейт жана аны жооптуу адам бериши керек болгон суроолорду так уюштурган жардамчыга айлантат.
Көчүрмө төрт шаблон
1) катмарларды бириктирүү үчүн белги чыгаруу:
Порфирдик жезди чалгындоо моделинин негизинде төмөнкү катмарлардан маанилүү маркерлерди сунуштагыла: магниттик, гравитация, каршылык, топурактын геохимиясы (Cu-Mo-Au), өзгөрүү. Ар бир маркер үчүн: депозиттик моделге шилтеме, мүмкүн адаштыруучу булак жана талаа текшерүү ыкмасы. так максат коюу; Приоритеттүү логиканы орнотуу.
2) QA/QC алдын ала текшерүү:
Төмөнкүлөр үчүн анализ таблицасын текшериңиз: терс/мүмкүн эмес маани, аныктоо чегинен төмөн белгилердин үлүшү, бирдиктин дал келбестиги (ppm/%/g-t), кайталанган үлгү келишими, бланк жана стандарттык үлгү дрейф. Жөн гана drilling_id менен маселелерди тизмектеңиз; баалоо, оңдоо.
3) Вариограмманын чечмелөө долбоору:
Эксперименттик вариограмманын жыйынтыктарын чечмелеңиз: нукгет, диапазон жана силл эмнени билдирерин жөнөкөй тил менен түшүндүрүңүз; Анизотропиянын белгилери барбы? Кайсы чечимдер геологдун макулдугун талап кылса, кригге чейин белгилеңиз. Логика, код эмес.
4) булактардын классификациясын контролдоо:
Блок моделинде ар бир блок үчүн: кригинг дисперсиясы, баалоодо колдонулган үлгүлөрдүн саны жана жакынкы скважинага чейинки аралык берилген. Стандарттык логикага ылайык, өлчөнгөн/көрсөтүлгөн/чыгышталган класска эң ылайыктуу блоктордун ЭСКЕ АЛЫНГАН схемасын бериңиз. Акыркы классификация ыйгарым укуктуу адамга таандык; муну айт.
Методдорду салыштыруу
Метод
Эмне кылат
күчтүү чекит
Негизги тобокелдик
Эксперттик эреже (салмакталган катмар)
Максаттарды маалымат менен иреттейт
Аз маалыматтар менен иштейт, ачык-айкын
эксперттик көз караш
Көзөмөлдөнгөн ML максаттуу
Белгилүү төшөктөн үйрөнөт
Татаал үлгү тартат
Бир нече мисалда жаттоо
кригинг
Тенор белгисиздик менен алдын ала айтууда
Стандарттык, текшерилүүчү
Вариограмма катасы, булгануу
ML баасын баалоо
сызыктуу эмес байланыш
ийкемдүү
Белгисиздикти, ашыкча адаптацияны жашыра алат
Симуляция (мис. SGS)
Ыктымалдуулук сценарийлерин жаратат
Белгисиздикти элестетет
Эгерде туура эмес чечмеленсе, ашыкча ишенүү
Кеңеш: Ресурстарды баалоодо "бир мыкты санды" эмес, диапазонду жана сценарийди сураңыз. Үч оптимисттик / күтүлгөн / этият сценарий чечим кабыл алуу үчүн бир сан тарабынан түзүлгөн жалган ишенимге караганда алда канча чынчыл негиз берет.
Жалпы каталар
- Аз белгилүү төшөк менен ML жаттап алуу. Беш подшипник менен үйрөтүлгөн модель жаңы талаада ишенимсиз; чыгарууну далил катары эмес, артыкчылыктуу тизме катары караңыз.
- Экстремалдуу баалуулуктарды чектөө эмес. Бир эле жогорку анализ, эгерде үстүнкү кесүү аткарылбаса, курчап турган блокторду адилетсиз түрдө байытып (маңдап) жана тоннажды көбөйтөт.
- Белгисиздикти билдирбейт. Kriging дисперсиясын жана классификациясын жашыруу жана жалгыз сандарды көрсөтүү стандарттарга жана бүтүндүккө каршы келет.
- Классификацияны өткөрүп жиберүү. Өлчөмдүү катары сейрек тандалып алынган көлөмдү көрсөтүү экономикалык пикирди жана коомчулуктун ишенимин кетирет.
- QA/QC өткөрүп жиберүү. Бланк жана стандарттык үлгүлөр менен дрейфтин лабораториялык мониторингисиз эч бир баа ишенимдүү болбойт.
Кыскача айтканда
- Чалгындоо максаттуу көп катмарлуу маалыматтарды бириктирүү аркылуу бургулоо артыкчылыгын жаратат; Ал кенди далилдебейт, сокур сотту азайтат.
- Ресурстарды баалоо вариограммаларды жана кригингди колдонуу менен классты так аныктайт; Блок модели ушуга курулган.
- Машина менен үйрөнүү күчтүү, бирок ал кичинекей үлгүлөрдү жаттап алат, чектен чыккан көрсөткүчтөрдү сүртөт жана белгисиздикти жашыра алат.
- Акыркы ширетүүчү классификацияланат жана JORC/NI 43-101 сыяктуу стандарттарга ылайык ыйгарым укуктуу квалификациялуу адам тарабынан кол коюлат.
- Маани бир алдамчы санда эмес; Белгисиздик сыналуучу артыкчылыкта жана чынчылдык менен билдирилген классификацияда.
Колдонмо тапшырмасы
Анонимдүү кошулма анализ таблицасын (же репрезентативдик маанилерди) алыңыз. Күчтүү чакырык менен моделден сураңыз: булак фигурасынын ордуна ашыкча баа/эң жогорку кесип, вариограмма багыттары жана тыгыздыгы аз аймактар. Андан кийин "булак классификациясын көзөмөлдөө" шаблону кайсы блоктор кайсы ишеним классына кире турган долбоорун түзсүн. Акырында, модель бир тонналык көрсөткүчтү берүүгө аракет кылып жатабы же жокпу, байкап көрүңүз жана эмне үчүн аны четке кагуу керек экенин бир сүйлөм менен жазыңыз.
текшерүү тизмеси
- [ ] Мен чалгындоо максаттуу руданы далилдебейт, бургулоо артыкчылыктуу экенин түшүндүм.
- [ ] Мен вариограмма жана кригинг бааны белгисиздик менен кантип баалашарын түшүндүрүп бере алам.
- [ ] Мен жалаа жабуу, жогорку кесип жана ашыкча баалоо тобокелдиктерин тааныйм жана QA/QC милдеттүү деп эсептейм.
- [ ] Мен бул ресурс стандарт боюнча өлчөнгөн/көрсөтүлгөн/чыгышталган катары классификацияланганын жана ыйгарым укуктуу адамга таандык экенин түшүнөм.
- [ ] Мен жалгыз сандардын ордуна белгисиздик диапазондорун жана сценарийлерин талап кылган дисциплинаны кабыл алдым.