റിസർവ്/റിസോഴ്സ് എസ്റ്റിമേഷനും ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സും

നേട്ടങ്ങൾ:

• AI, ചോദ്യ അനുമാനങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് കമ്പോസിറ്റിംഗ്, വേരിയോഗ്രാം, ക്രിഗിംഗ് തുടങ്ങിയ ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഘട്ടങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• AI പിന്തുണയോടെ ബ്ലോക്ക് മോഡൽ, ഗ്രേഡ്-ടണ്ണേജ് കർവ്, റിസോഴ്‌സ് വർഗ്ഗീകരണം (അളന്നത്/പ്രദർശിപ്പിച്ചത്/എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്‌തത്) എന്നിവ വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• സ്വതന്ത്ര കണക്കുകൂട്ടൽ, ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ, യോഗ്യതയുള്ള വ്യക്തി (CP/QP) വിധിന്യായം എന്നിവയിലൂടെ AI നിർമ്മിച്ച പ്രവചനവും അനിശ്ചിതത്വ മൂല്യങ്ങളും പരിശോധിക്കാനുള്ള കഴിവ്

ഒരു ഖനന കമ്പനിയെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം ഏറ്റവും നിർണായകമായ സംഖ്യ ഭൂമിക്കടിയിലെ അയിര് എത്ര, ഏത് ഗ്രേഡ് എന്നതാണ്. ഈ നമ്പർ; ഇത് നിക്ഷേപ തീരുമാനം, ഓഹരി വിപണി മൂല്യം, ബാങ്ക് ധനസഹായം, ചൂളയുടെ ആയുസ്സ് എന്നിവ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. എന്നാൽ എല്ലാ പദാർത്ഥങ്ങളെയും ഒന്നൊന്നായി അളക്കാൻ ആർക്കും കഴിയില്ല; വിരളമായ ഡ്രില്ലിംഗ് പോയിൻ്റുകൾ മാത്രം സാമ്പിൾ ചെയ്യുകയും ഇടവേളകൾ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രവചനത്തെ ശാസ്ത്രീയ അടിസ്ഥാനത്തിൽ സ്ഥാപിക്കുന്ന അച്ചടക്കത്തെ ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ പരസ്പരം എത്ര സാമ്യമുള്ള (ബഹിരാകാശത്തെ സ്ഥാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള) ഡാറ്റയെ മാതൃകയാക്കുകയും അനിശ്ചിതത്വത്തിൻ്റെ മാർജിൻ ഉപയോഗിച്ച് അളക്കാത്ത പോയിൻ്റുകൾ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. AI; ഈ പ്രക്രിയയുടെ കോഡ്, സാഹചര്യ താരതമ്യം, അനിശ്ചിതത്വ വിശകലനം എന്നിവയിൽ ഇത് ശക്തമായ സഹായമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, യോഗ്യതയുള്ള വ്യക്തിയുടെ (JORC-ലെ യോഗ്യതയുള്ള വ്യക്തി / CP, യോഗ്യതയുള്ള വ്യക്തി / NI 43-101-ലെ QP) ഏത് മാതൃകയാണ് സാധുതയുള്ളത്, ഏത് അനുമാനം സ്വീകാര്യമാണ്, വിഭവം എങ്ങനെ തരം തിരിക്കാം എന്നുള്ളത്.

റിസോഴ്സും കരുതലും: നിർണായകമായ വ്യത്യാസം

ആദ്യം രണ്ട് നിബന്ധനകൾ വ്യക്തമാക്കാം. ധാതു വിഭവം: ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സാമ്പത്തികമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന അയിര്; ആത്മവിശ്വാസത്തിൻ്റെ നിലവാരം അനുസരിച്ച് അവ അനുമാനിക്കപ്പെട്ടവ, സൂചിപ്പിച്ചവ, അളക്കുന്നവ എന്നിങ്ങനെ തരം തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. മിനറൽ റിസർവ് (റിസർവ്): സാങ്കേതികവും സാമ്പത്തികവുമായ ജോലികളിലൂടെ യഥാർത്ഥത്തിൽ ലാഭകരമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന വിഭവത്തിൻ്റെ ഭാഗം (ഖനന രീതി, സൗകര്യങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമത, ചെലവ്, ലോഹ വില); അവ സാധ്യമായതും തെളിയിക്കപ്പെട്ടതും ആയി തരം തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. വിഭവം ഭൂമിശാസ്ത്രപരമാണ്, കരുതൽ സാമ്പത്തികമാണ്. AI-ക്ക് ഈ നിർവചനങ്ങൾ വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ഒരു സംഖ്യ ഏത് ക്ലാസിൽ പെടുമെന്ന് അതിന് തീരുമാനിക്കാൻ കഴിയില്ല; ഡാറ്റ സാന്ദ്രതയും തുടർച്ചയായ ആത്മവിശ്വാസവും നോക്കുന്ന യോഗ്യതയുള്ള വ്യക്തിയുടെ വിധിയാണിത്.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വർക്ക്ഫ്ലോയും AI-യുടെ സ്ഥലവും

1. കമ്പോസിറ്റിംഗ്. വ്യത്യസ്‌ത വലുപ്പത്തിലുള്ള പരിശോധനാ ഇടവേളകൾ തുല്യ നീളത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു (ഉദാ. 1 മീറ്റർ അല്ലെങ്കിൽ 2 മീറ്റർ). AI: കോഡ് എഴുതുന്നു, യൂണിറ്റും വെയ്റ്റഡ് ആവറേജ് ലോജിക്കും സ്ഥാപിക്കുന്നു; നിങ്ങൾ ഫലം നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
2. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അവലോകനം. ഗ്രേഡ് വിതരണം, ഔട്ട്‌ലറുകൾ, ക്യാപ്പിംഗ് (ടോപ്പ് കട്ട്: വളരെ ഉയർന്ന ഗ്രേഡുകൾ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു). AI: ഹിസ്റ്റോഗ്രാം/സമ്മറി സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു; ഭൗമശാസ്ത്രജ്ഞൻ ക്യാപ്പിംഗ് തീരുമാനം എടുക്കുന്നു.
3. വേരിയോഗ്രാം വിശകലനം. മോഡലിംഗ് സ്പേഷ്യൽ തുടർച്ച: പോയിൻ്റുകൾ കൂടുതൽ അകന്നുപോകുമ്പോൾ സമാനത എങ്ങനെ കുറയുന്നു. ശ്രേണി, സിൽ, നഗറ്റ് പാരാമീറ്ററുകൾ. AI: variogram എന്ന ആശയം വിശദീകരിക്കുന്നു, ഒരു കോഡ് അസ്ഥികൂടം നൽകുന്നു; ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിഷ്യൻ മോഡൽ അനുയോജ്യമാണെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു.
4. പ്രവചനം (ക്രിഗിംഗ്/IDW/സിമുലേഷൻ). ബ്ലോക്ക് മോഡലിൻ്റെ ഓരോ ബ്ലോക്കിനും ഗ്രേഡുകൾ നൽകുന്നു. വേരിയോഗ്രാമിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു വെയ്റ്റഡ് എസ്റ്റിമേഷൻ രീതിയാണ് ക്രിഗിംഗ്. AI: രീതി വ്യത്യാസങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു, കോഡ് നിർമ്മിക്കുന്നു; വിദഗ്ദ്ധൻ പാരാമീറ്ററുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
5. സ്ഥിരീകരണം. ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ, പ്രവചനം-സാമ്പിൾ താരതമ്യം, ദൃശ്യ പരിശോധന, സുഗമമായ നിയന്ത്രണം. AI: മൂല്യനിർണ്ണയ ഗ്രാഫുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു; വിദഗ്ധൻ അഭിപ്രായം പറയുന്നു.
6. വർഗ്ഗീകരണവും റിപ്പോർട്ടിംഗും. റിസോഴ്‌സ്/റിസർവ് ക്ലാസുകൾ, ഗ്രേഡ്-ടൺ കർവ്, JORC/UMREK അനുയോജ്യത. AI: ഡ്രാഫ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റും പട്ടികയും; ഒപ്പ് അംഗീകൃത വ്യക്തിയുടേതാണ്.

നുറുങ്ങ്: "നിങ്ങൾ വേരിയോഗ്രാം പാരാമീറ്ററുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക" എന്ന് AI പറയരുത്. റേഞ്ചും നഗറ്റ് ആഘാതവും അയിര് ബോഡിയുടെ ഭൂമിശാസ്ത്രത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു; തെറ്റായ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് വ്യവസ്ഥാപിതമായി കരുതൽ ശേഖരം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയോ ചുരുക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. AI കോഡായും സാഹചര്യ ജനറേറ്ററായും ഉപയോഗിക്കുക, തീരുമാനം ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കിന് വിടുക.

ഗ്രേഡ്-ടൺ വക്രവും സാമ്പത്തിക പരിധി ഗ്രേഡും (കട്ട്-ഓഫ്)

കട്ട് ഓഫ് ഗ്രേഡ് എന്നത് ഒരു ബ്ലോക്കിനെ അയിരാണോ തുരുമ്പാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്ന പരിധിയാണ്; ലോഹത്തിൻ്റെ വില ചെലവും പ്ലാൻ്റ് കാര്യക്ഷമതയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ലിമിറ്റ് ഗ്രേഡ് മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് റിസർവിൻ്റെ ടണേജും ശരാശരി ഗ്രേഡും മാറുന്നു; ഈ ബന്ധം ഗ്രേഡ്-ടൺ കർവ് കാണിക്കുന്നു. AI-ന് ഈ വക്രം കണക്കാക്കുന്ന കോഡ് എഴുതാനും സാഹചര്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ താരതമ്യം ചെയ്യാനും കഴിയും (വ്യത്യസ്ത കട്ട്-ഓഫ്, വ്യത്യസ്ത ലോഹ വില). എന്നാൽ കട്ട്-ഓഫ് നിർണ്ണയിക്കുന്ന ചെലവും വില അനുമാനവും ഒരു സാമ്പത്തിക തീരുമാനമാണ്, അത് സാങ്കേതിക ടീമും മാനേജ്മെൻ്റും ചേർന്നാണ് എടുക്കുന്നത്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ക്യാപ്പിംഗ് അശ്രദ്ധ. ഒരു സ്വർണ്ണ പദ്ധതിയിൽ, നിരവധി ഡ്രില്ലിംഗുകൾ 120 g/t എന്ന ഉയർന്ന ഗ്രേഡുകൾ നൽകുന്നു. ക്യാപ്പിംഗ് ഇല്ലാതെ ടീം അവരെ ക്രിഗ് ചെയ്യുന്നു; ശരാശരി ഗ്രേഡ് 2.4 g/t ആണ്. AI ക്രോസ്-സാധുതയുള്ളതാണ്; എസ്റ്റിമേറ്റുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ വളരെ കുറച്ച് ഡ്രില്ലിംഗിലൂടെയാണ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത്, കുറച്ച് ബ്ലോക്കുകൾ വളരെ ഉയർന്നതാണ്. ഉചിതമായ ക്യാപ്പിംഗിന് ശേഷം (ഉദാ. 30 g/t) ശരാശരി 1.7 g/t ആയി കുറയുന്നു. വ്യത്യാസം പദ്ധതിയുടെ സാധ്യതയെ നേരിട്ട് മാറ്റുന്നു. AI കണക്കുകൂട്ടലും ചാർട്ടും നിർമ്മിച്ചു; ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിഷ്യനാണ് ക്യാപ്പിംഗ് ലെവൽ തീരുമാനം എടുത്തത്.

കേസ് 2 - തെറ്റായ ശ്രേണി. ഒരു കോപ്പർ പോർഫിറിയിലെ വേരിയോഗ്രാം ശ്രേണി യഥാർത്ഥത്തിൽ 150 മീറ്ററാണെങ്കിലും മോഡൽ 400 മീറ്ററായി കണക്കാക്കിയാൽ, വിരളമായ ഡ്രെയിലിംഗ് ഏരിയകൾ വളരെ "വിശ്വസനീയമായി" കാണപ്പെടുന്നു, ഒപ്പം അനുമാനിക്കപ്പെടുന്ന ബ്ലോക്കുകൾ സൂചിപ്പിച്ച ക്ലാസിലേക്ക് മാറുകയും ചെയ്യും. ഇത് ഒരു ഓഡിറ്റിൽ കണ്ടെത്തുകയും റിസോഴ്സിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം ലോവർ ട്രസ്റ്റ് ക്ലാസിലേക്ക് തരംതാഴ്ത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. AI വേരിയോഗ്രാം കോഡ് സൃഷ്ടിച്ചു, പക്ഷേ ഒരു വിദഗ്ധൻ ശ്രേണി അവലോകനം ചെയ്യാത്തതിനാൽ പിശക് വലുതായി; മോഡൽ ഫിറ്റ് ഒരു വിദഗ്ധൻ പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് പാഠം.

കേസ് 3 - ശരിയായ സാഹചര്യ താരതമ്യം. ഒരു ഇരുമ്പ് പ്രോജക്റ്റിൽ, മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത കട്ട്-ഓഫുകൾക്ക് (20%, 25%, 30% Fe) ഗ്രേഡ്-ടൺ ഫലങ്ങൾ കാണാൻ ടീം ആഗ്രഹിക്കുന്നു. അവർ സ്വന്തം ബ്ലോക്ക് മോഡൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മാസ്/വോളിയം/ഡെൻസിറ്റി ലോജിക്കും ഗ്രേഡ്-ടണ്ണേജ് കണക്കുകൂട്ടലും നടത്തുന്ന AI-യിലേക്ക് ഒരു പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ് എഴുതുന്നു. സ്ക്രിപ്റ്റ് ടേബിളുകൾ സെക്കൻ്റുകൾക്കുള്ളിൽ 3 സാഹചര്യങ്ങൾ. ടീം ഒരു ബ്ലോക്കിൽ കൈകൊണ്ട് ഫലങ്ങൾ സാധൂകരിക്കുകയും വ്യക്തമായ താരതമ്യ ചാർട്ടുമായി തീരുമാന മീറ്റിംഗിലേക്ക് നടക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. AI ഇവിടെ ആവർത്തന കണക്കുകൂട്ടൽ ത്വരിതപ്പെടുത്തി; ഡാറ്റയും തീരുമാനവും ടീമിൻ്റേതായിരുന്നു.

പകർത്താവുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

കോമ്പോസിഷൻ കോഡ് "റോൾ: നിങ്ങളൊരു ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് അസിസ്റ്റൻ്റാണ്. പൈത്തൺ + പാണ്ടകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഫംഗ്‌ഷൻ എഴുതുക, അത് ഇടവേളയിൽ നിന്നുള്ള അസ്സെ ഡാറ്റയെ നിശ്ചിത [1 മീറ്റർ] കോമ്പോസിറ്റുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. നിയമങ്ങൾ: ഇടവേള ദൈർഘ്യം അനുസരിച്ച് ഗ്രേഡ് ശരാശരി വെവ്വേറെ ചെയ്യുക; യൂണിറ്റ് ശൂന്യമായ / ശൂന്യമായ ഇടവേള അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രത്യേകം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക. തുടക്കത്തിൽ ഒരു കമൻ്റ് ലൈൻ ഉപയോഗിച്ച് ഫലത്തിൽ എത്ര ഇടവേളകൾ ഒഴിവാക്കി.

VARIOGRAM ആശയം + കോഡ് "എന്താണ് ഒരു variogram: നഗറ്റ്, സിൽ, റേഞ്ച് എന്നിവയുടെ ആശയങ്ങൾ ലളിതമായ ഭാഷയിൽ വിശദീകരിക്കുക. തുടർന്ന് ഒരു ദിശയിൽ പരീക്ഷണാത്മക variogram കണക്കാക്കി ഒരു ഗോളാകൃതിയിലുള്ള മോഡൽ ഫിറ്റിംഗ് റാങ്ക് കോഡ് അസ്ഥികൂടം നൽകുക. ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് കുറിപ്പ് ചേർക്കുക: ശ്രേണിയും നഗറ്റും വിദഗ്ദ്ധമായി തിരഞ്ഞെടുക്കണം.

ഗ്രേഡ്-ടൺ രംഗം "ബ്ലോക്ക് മോഡൽ വിളവിൽ ഇനിപ്പറയുന്ന കോളങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: [x,y,z, ഗ്രേഡ്, ബ്ലോക്ക് വോളിയം, സാന്ദ്രത]. ഇനിപ്പറയുന്ന കട്ട്-ഓഫ് മൂല്യങ്ങൾക്കായി ഓരോ സാഹചര്യത്തിലും മൊത്തം ടണേജും ശരാശരി ഗ്രേഡും കണക്കാക്കുന്ന ഒരു സ്‌ക്രിപ്റ്റ് എഴുതുക [0.3; 0.4; 0.5 എന്ന നിലയിൽ യൂണിറ്റ് വ്യക്തതയായി വ്യാഖ്യാനിക്കുക. ഫലം വ്യക്തതയായി മാറ്റുക. താരതമ്യ പട്ടിക."

ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ അഭിപ്രായം "ക്രിഗിംഗ് ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ ഫലങ്ങൾ ചുവടെയുണ്ട് (യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവചനം). ഇതിൽ കമൻ്റ് ചെയ്യുക: വ്യവസ്ഥാപിത പക്ഷപാതമുണ്ടോ, പ്രവചനങ്ങൾ സുഗമമാണോ, ഏത് ഗ്രേഡ് ശ്രേണിയിലാണ് വ്യതിയാനം വലുത്? ഉറച്ച തീരുമാനമെടുക്കരുത്; ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിഷ്യൻ ഏത് പാരാമീറ്റർ അവലോകനം ചെയ്യണമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുക. ഡാറ്റ: [പേസ്റ്റ്]."

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ നിർദ്ദേശം: "ഈ പ്രോജക്റ്റിനായി കരുതൽ കണക്കാക്കുക."

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം: "റോൾ: നിങ്ങളാണ് ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. എൻ്റെ സ്വന്തം ബ്ലോക്ക് മോഡലും വേരിയോഗ്രാം പാരാമീറ്ററുകളും ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് തരാം. ക്രിഗിംഗ് എസ്റ്റിമേഷൻ + ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ + ഗ്രേഡ്-ടൺ കർവ് ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന വ്യാഖ്യാനിച്ച യൂണിറ്റുകളും അനുമാനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പൈത്തൺ ഫ്ലോ സജ്ജീകരിക്കുക. പാരാമീറ്ററുകൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത് അവസാനം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക. JORC/UMREK അനുസരിച്ച് യോഗ്യതയുള്ള വ്യക്തി (CP/QP).

താരതമ്യ പട്ടിക: രീതിയും AI റോളും

പടി

ഉദ്ദേശം

AI പങ്ക്

വിദഗ്ദ്ധ വിധി

കമ്പോസിറ്റിംഗ്

തുല്യ പിന്തുണ നീളം

കോഡ് + നിയന്ത്രണം

സംയോജിത വലുപ്പം

ക്യാപ്പിംഗ്

ഔട്ട്‌ലിയർ പരിധി

ഗ്രാഫ്/ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ

ക്യാപ് ലെവൽ

variogram

സ്പേഷ്യൽ തുടർച്ച

ആശയം + കോഡ്

ശ്രേണി/നഗറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ

ക്രിഗിംഗ്

പ്രവചനം തടയുക

കോഡ് + സ്ട്രീം

പാരാമീറ്റർ + രീതി

വർഗ്ഗീകരണം

ട്രസ്റ്റ് ലെവൽ

ഡ്രാഫ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റ്

JORC/UMREK വിധി

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ക്യാപ്പിംഗ് ഒഴിവാക്കുന്നു. കുറച്ച് ബോണൻസകൾ മൂല്യ ശരാശരിയും കരുതലും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
• AI തിരഞ്ഞെടുത്ത വേരിയോഗ്രാം പാരാമീറ്ററുകൾ ഉള്ളത്. റേഞ്ച്/നഗറ്റ് ഭൂമിശാസ്ത്രത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു; തെറ്റായ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് വ്യവസ്ഥാപിതമായി റിസർവ് തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു.
• കരുതൽ ധനവുമായി വിഭവങ്ങൾ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നു. വിഭവം ഭൂമിശാസ്ത്രപരമാണ്, കരുതൽ സാമ്പത്തികമാണ്; ക്ലാസുകൾ പരസ്പരം മാറ്റാവുന്നതല്ല.
• മിനുസപ്പെടുത്തൽ അവഗണിക്കുന്നു. ക്രിഗിംഗ് ടെനറിനെ അമിതമായി മയപ്പെടുത്തിയേക്കാം; ഇത് ഉയർന്ന കാലയളവ് കുറയ്ക്കുകയും കുറഞ്ഞ കാലയളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• യോഗ്യതയുള്ള വ്യക്തിയുടെ അംഗീകാരമില്ലാതെ വർഗ്ഗീകരണം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. JORC/UMREK ഒരു അംഗീകൃത വ്യക്തിയുടെ ഒപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് മാത്രമേ സാധുതയുള്ളൂ.

ശ്രദ്ധിക്കുക: സ്റ്റോക്ക് എക്‌സ്‌ചേഞ്ചിനും ബാങ്കിനും നിക്ഷേപകനും വെളിപ്പെടുത്തിയ ഔദ്യോഗിക പ്രഖ്യാപനമാണ് കരുതൽ നമ്പർ. കഴിവുള്ള ഒരു വ്യക്തിയുടെ (CP/QP) സ്വതന്ത്ര മൂല്യനിർണ്ണയവും ഒപ്പും കൂടാതെ AI നൽകുന്ന ഒരു ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഫലത്തിനും ഒരു ഔദ്യോഗിക കരുതൽ/വിഭവ പ്രഖ്യാപനം ആകാൻ കഴിയില്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് എന്നത് വിരളമായ ഡ്രെയിലിംഗിൽ നിന്നുള്ള അനിശ്ചിതത്വത്തോടെ മുഴുവൻ അയിര് ബോഡിയും കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള അച്ചടക്കമാണ്: കമ്പോസിറ്റിംഗ്, ക്യാപ്പിംഗ്, വേരിയോഗ്രാം, ക്രിഗിംഗ്, വെരിഫിക്കേഷൻ, വർഗ്ഗീകരണം. ഈ സ്ട്രീമിൽ, കോഡിംഗ്, സാഹചര്യ താരതമ്യം, ഗ്രേഡ്-ടൺ കണക്കുകൂട്ടൽ, സ്ഥിരീകരണ ഗ്രാഫിക്സ് എന്നിവയിൽ AI ശക്തമാണ്. എന്നാൽ വേരിയോഗ്രാം പാരാമീറ്ററുകൾ, ക്യാപ്പിംഗ് ലെവൽ, റിസോഴ്സ്/റിസർവ് വർഗ്ഗീകരണം എന്നിവ വിദഗ്ധ തീരുമാനങ്ങളാണ്, ഔദ്യോഗിക പ്രഖ്യാപനത്തിന് യോഗ്യതയുള്ള വ്യക്തിയുടെ ഒപ്പ് ആവശ്യമാണ്. വിഭവം ഭൂമിശാസ്ത്രപരമാണ്, കരുതൽ സാമ്പത്തികമാണ്; ഈ വ്യത്യാസം ഒരിക്കലും മങ്ങിക്കരുത്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു സാമ്പിൾ (അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം) സംയോജിത ഗ്രേഡ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് "ഗ്രേഡ്-ടണ്ണേജ് സാഹചര്യം" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത കട്ട്-ഓഫുകൾക്കായി ടണ്ണേജ്, ശരാശരി ഗ്രേഡ് ടേബിളുകൾ നിർമ്മിക്കുക. തുടർന്ന് "ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ ഇൻ്റർപ്രെറ്റേഷൻ" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ക്രിഗിംഗ് ഫലം AI വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും വിദഗ്ദ്ധ അവലോകനം ആവശ്യമുള്ള പാരാമീറ്ററുകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. അവസാനമായി, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം വാക്കുകളിൽ റിസോഴ്‌സും റിസർവ്, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ കോൺഫിഡൻസ് ലെവലും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം AI വിശദീകരിക്കുകയും ഔദ്യോഗിക കോഡ് നിർവചനത്തിന് വിരുദ്ധമായി അതിൻ്റെ കൃത്യത പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] സംയോജിത വലുപ്പവും യൂണിറ്റ് അനുമാനങ്ങളും ഞാൻ നിർണ്ണയിച്ചു, ഞാൻ അത് AI-ക്ക് വിട്ടിട്ടില്ല.
• [ ] ജിയോളജിസ്റ്റ്/ജിയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിഷ്യൻ അങ്ങേയറ്റത്തെ മൂല്യങ്ങൾക്കുള്ള ക്യാപ്പിംഗ് തീരുമാനം എടുത്തു.
• [ ] വേരിയോഗ്രാം ശ്രേണിയും നഗറ്റ് മൂല്യ വിദഗ്ധരും അവലോകനം ചെയ്തു.
• ക്രോസ് മൂല്യനിർണ്ണയവും വിഷ്വൽ പരിശോധനയും ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ ക്രിഗിംഗ് ഫലം പരീക്ഷിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ റിസോഴ്സ്, റിസർവ് ക്ലാസുകൾ കൃത്യമായും വെവ്വേറെയും ഉപയോഗിച്ചു.
• [ ] ഔദ്യോഗിക പ്രഖ്യാപനത്തിന് യോഗ്യതയുള്ള വ്യക്തിയുടെ (CP/QP) അംഗീകാരം ആവശ്യമാണെന്ന് ഞാൻ റിപ്പോർട്ടിൽ കുറിച്ചു.