Faida:
- Uwezo wa kuelezea matumizi ya AI na mchanganyiko wa data wa safu nyingi katika matarajio ya madini
- Kuelewa jinsi ya kufanya modeli ya kuzuia na ukadiriaji wa daraja kwa kutumia takwimu za kijiografia (kriging, variogram) na kujifunza kwa mashine.
- Uwezo wa kujaribu matokeo ya makadirio ya chanzo kwa uthibitishaji mtambuka, imani ya uainishaji na viwango vya kuripoti
Kutafuta mada ni mchezo wa kamari ambapo maamuzi ya mamilioni ya dola yanatokana na sampuli chache za kuchimba visima. Amana ya madini (amana ya ore ya Kiingereza; mkusanyiko wa madini yenye utajiri na mkubwa wa kutosha kutumiwa) hufichwa chini ya eneo la mamia ya kilomita za mraba, na "tunaiona" tu kwa kuchimba visima mara kwa mara, vivuli vya kijiografia na alama za uso. Ndiyo maana uchunguzi wa madini ni mojawapo ya maeneo ya kusisimua zaidi lakini pia hatari zaidi ya matumizi ya AI: inapotumiwa kwa usahihi, huharakisha ulengaji wa uchunguzi na kutoa maana zaidi kutoka kwa data chache; Inapotumiwa vibaya, huficha kitu kisichokuwepo nyuma ya takwimu na kupotosha wawekezaji na jamii.
Katika kitengo hiki, tutashughulikia vipengele viwili vikuu vya kijasusi bandia vya uchunguzi: ulengaji wa utafutaji (matarajio ya madini; kukadiria kutoka kwa data ya tabaka nyingi ni eneo gani linaweza kuwa na amana) na makadirio ya rasilimali (tukihesabu kwa ujasiri gani tunaweza kusema ni kiasi gani cha chuma kilicho kwenye amana iliyochimbwa). Katika zote mbili, AI ni kitafuta muundo chenye nguvu; Lakini katika hali zote mbili, takwimu ya mwisho ni wajibu wa mtu mwenye uwezo ambaye ametia saini viwango vya kimataifa vya kuripoti.
Ulengaji wa Utafutaji: Fusion ya Data yenye Tabaka nyingi
Mwanajiolojia wa uchunguzi haangalii aina moja ya data lakini katika tabaka zilizofunikwa: ramani ya kijiolojia, mikondo ya miundo (hitilafu na mikunjo), jiofizikia (sumaku, mvuto, upinzani), jiokemia (thamani za vipengee vya sampuli za udongo na mkondo), na mabadiliko yanayoratibiwa na utambuzi wa mbali. Kila safu ni kidokezo dhaifu; Ishara halisi ni pale wanapoelekeza pamoja. Hii inaitwa data fusion.
Akili ya bandia hufanya kazi mbili hapa. Kwanza, hupanga safu kadhaa kwenye gridi ya kuratibu sawa (kazi ya umoja, ya kuchosha lakini inayokabiliwa na makosa) katika jedwali moja la uchanganuzi. Pili, hujifunza muundo unaozunguka amana zinazojulikana na kuashiria maeneo mapya kwa saini sawa (mafunzo yanayosimamiwa). Lakini kuna mtego muhimu hapa: idadi ya vitanda vinavyojulikana mara nyingi ni ndogo sana (labda vitanda 5-10 katika eneo moja), hivyo mfano hukariri kwa urahisi na kushindwa katika maeneo mapya. Ndio maana matokeo ya kulenga sio orodha ya "kito cha uhakika kipo", lakini "agizo la kipaumbele linalofaa kupimwa kwa kuchimba visima".
Hatua kwa kawaida ni kama ifuatavyo: (1) panga na kusafisha safu, (2) kutafsiri kila safu kuwa tokeni yenye maana kulingana na muundo wa kitanda (k.m. "umbali hadi makutano ya hitilafu", "makali ya juu sana ya sumaku"), (3) treni yenye vitanda vinavyojulikana au uzani kwa sheria ya kitaalamu, (4) kutoa ramani ya uwezekano, (5) jaribu maeneo ya uwezekano wa juu zaidi katika uwanja na kwa kutumia njia za bei nafuu.
Kidokezo: Badala ya kulisha tabaka mbichi kwenye modeli, pata alama zenye maana kijiolojia (“pete ya sumaku + mabadiliko ya argillic + makutano ya hitilafu ya shaba ya porphyry”). Viashirio vinavyooana na muundo wa kuzaa hutoa shabaha thabiti zaidi kuliko takwimu zisizoeleweka.
Geostatistics na Ukadiriaji wa Rasilimali: Variogram, Kriging na Block Model
Mara tu amana inapopatikana na kuchimba, swali linabadilika: "Je, kuna chuma ngapi hapa na tunaweza kuamini kwa kiasi gani?" Jibu linahitaji nyongeza kutoka kwa sehemu za kuchimba sampuli hadi kiwango cha mwamba ambacho hakijatolewa sampuli. Chombo cha kawaida cha hii ni geostatistics.
Dhana ya msingi ni variogram: kipimo cha mwendelezo wa anga ambacho hueleza jinsi ufanano wa daraja unavyopungua kadiri sampuli mbili zinavyosonga kando zaidi. Mifano ya karibu ni sawa, ya mbali ni huru; Variogram inathibitisha "safu hii ya kufanana". Kriging ni mbinu ya wastani iliyopimwa ambayo hutumia muundo huu wa variogram kutoa daraja, makadirio na kutokuwa na uhakika wa makadirio, kwa kila kizuizi kisicho na sampuli. Amana imegawanywa katika vitalu na pande zilizopimwa kwa mita (mfano wa kuzuia), na kila block inapewa daraja na ujasiri.
Akili ya bandia inakuja kwa pointi tatu hapa. Katika muundo wa variogram, inapendekeza mifano mbadala na kutathmini inafaa. Mbinu za kujifunza mashine (k.m. msitu nasibu, kuongeza upinde rangi) zinaweza kunasa uhusiano wa daraja usio na mstari pamoja na kriging. Na inaharakisha usimbaji, kuangalia na kuripoti mtiririko mzima wa kazi. Lakini sheria mbili za chuma zinasalia kuwa thabiti: kutokuwa na uhakika wa kukadiria kamwe hakuwezi kufichwa, na rasilimali ya mwisho hupangwa na mtu mwenye uwezo katika madarasa yaliyopimwa/yaliyoonyeshwa/yaliyoelekezwa kulingana na viwango vya kimataifa (mifumo ya umma, inayoweza kukaguliwa ya kuripoti rasilimali/hifadhi, kama vile JORC, NI 43-101, PERC).
Tahadhari: Kielelezo cha kujifunza kwa mashine kinaweza "kulaini" sehemu za kuchimba visima, na kuunda mwendelezo ambao haupo katika uhalisia. Vielelezo vichache vya hali ya juu vinaweza kutajirisha isivyo haki (kupaka kwa Kiingereza) kizuizi kizima. Kupunguza maadili ya juu (juu-kata) na kudhibiti idadi ya sampuli kwa msingi wa kizuizi ni muhimu; vinginevyo tani itavimba kwenye karatasi.
Kesi Tatu Ndogo: Kwa Nambari
Kesi ya 1 - Kulenga kipaumbele. Timu ya watafiti ilikuwa ikifanya kazi na bajeti ndogo ya kuchimba visima katika eneo la leseni ya kilomita 380. Ramani ya uwezekano inayochanganya tabaka saba za kijiofizikia/jiokemia ilitia alama 6% tu ya eneo hilo kama "kipaumbele cha juu." Timu ilielekeza mazoezi matano ya kwanza kwenye hii 6%; kupatikana makutano muhimu ya shaba katika tatu kati yao. Jambo muhimu: ramani haiku "kuthibitisha" ore, ilirekebisha wapi kuzingatia bajeti ya kuchimba visima na kupunguza idadi ya majaribio ya upofu.
Kesi ya 2 - Ukamataji wa Kupaka. Katika amana moja ya dhahabu, muundo wa kwanza wa vitalu ulikuwa umechangiwa na vitalu vinavyozunguka kutokana na athari ya sampuli moja ya ziada ya 78 g/t, na kukadiria rasilimali kwa 14%. Utabiri uliletwa kwa kiwango halisi na upunguzaji wa juu (kupunguza thamani ya juu hadi kiwango cha juu cha takwimu) na udhibiti wa sampuli wa jirani ulitumika katika ukaguzi wa QA/QC. Tofauti hiyo iliathiri moja kwa moja uamuzi wa uwekezaji wa mamilioni ya dola.
Kesi ya 3 - Nidhamu ya uainishaji. Katika mradi wa chuma, mfano ulionyesha kutabiri amana nzima kwa ujasiri wa juu; hata hivyo, msongamano wa kuchimba visima ulikuwa mdogo sana katika maeneo ya pembezoni. Mtu aliyeidhinishwa aliondoa kiasi cha sampuli chache kutoka kwa tathmini ya kiuchumi, na kuishusha hadi "Iliyokisiwa". Kwa hivyo, ripoti iliepusha kutia chumvi katika hifadhi zilizofichuliwa hadharani na kubakia sambamba na kiwango.
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Agizo dhaifu:
Changanua mavuno ya uchimbaji na ueleze ni kiasi gani cha dhahabu kilicho kwenye akiba. [jedwali la majaribio]
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: Rasilimali geostatistician. TOA NAMBA YA CHANZO chenye data ya uchangamano ifuatayo. Badala yake:1) Fanya muhtasari wa usambazaji wa daraja; alama zinazowezekana za nje na hitaji la kukata juu.2) Pendekeza ni mwelekeo gani wa variogram unapaswa kuchunguzwa kwa mwendelezo wa anga.3) Onyesha ni maeneo gani yanaweza tu kuainishwa kuwa "Yameachwa" kwa sababu ya msongamano mdogo wa kuchimba visima.4) Orodhesha vyanzo 4 vya kutokuwa na uhakika ambavyo vinaweza kuathiri matokeo.Data haijulikani; hakuna kuratibu/kampuni halisi.
Kidokezo chenye nguvu huzuia kielelezo kutokeza nambari moja ya udanganyifu na kuigeuza kuwa msaidizi ambaye hupanga maswali haswa ambayo msimamizi anapaswa kuuliza.
Violezo Vinne Vinakiliwa
1) Upatikanaji wa ishara kwa fusion ya safu:
Pendekeza vialamisho vya maana kutoka kwa safu zifuatazo kulingana na modeli ya uchunguzi wa shaba ya porphyry: sumaku, mvuto, upinzani, jiokemia ya udongo (Cu-Mo-Au), mabadiliko. Kwa kila alama: kiungo kwa muundo wa amana, chanzo kinachoweza kupotosha, na njia ya uthibitishaji ya sehemu. Kutoa lengo sahihi; Anzisha mantiki ya kipaumbele.
2) Uchunguzi wa awali wa QA/QC:
Angalia jedwali la majaribio kwa yafuatayo: thamani hasi/isiyowezekana, uwiano wa ishara chini ya kikomo cha ugunduzi, tofauti ya kitengo (ppm/%/g-t), kurudia sampuli ya makubaliano, tupu na sampuli ya kawaida ya kusogea. Orodhesha tu maswala kwa drilling_id; tathmini, marekebisho.
3) Rasimu ya tafsiri ya Variogram:
Tafsiri matokeo ya majaribio ya variogram: eleza kwa lugha nyepesi nini maana ya nugget, range na sill; Je, kuna dalili zozote za anisotropy? Weka alama ni maamuzi gani yanahitaji uidhinishaji wa mwanajiolojia kabla ya kriging. Mantiki, si kanuni.
4) Udhibiti wa uainishaji wa chanzo:
Katika mfano wa kuzuia, kwa kila kizuizi: tofauti za kriging, idadi ya sampuli zinazotumiwa katika ukadiriaji na umbali wa kisima cha karibu zaidi zilitolewa. Toa muhtasari wa BUSARA ambao vizuizi vinafaa zaidi darasa Lililopimwa/Iliyoonyeshwa/Iliyokisiwa kulingana na mantiki ya kawaida. Uainishaji wa mwisho ni wa mtu aliyeidhinishwa; sema hivi.
Ulinganisho wa Mbinu
Mbinu
Je!
hatua kali
Hatari kuu
Sheria ya kitaalam (safu yenye uzito)
Hupanga malengo kwa kutumia taarifa
Inafanya kazi na data kidogo, wazi
upendeleo wa kitaalam
Ulengaji wa ML unaosimamiwa
Anajifunza kutoka kwa kitanda kinachojulikana
Inanasa muundo changamano
Kukariri katika mifano michache
kriging
Tenor anatabiri bila uhakika
Kawaida, inayoweza kukaguliwa
Hitilafu ya variogram, kupaka
makadirio ya daraja la ML
uhusiano usio na mstari
Kubadilika
Inaweza kuficha kutokuwa na uhakika, kubadilika kupita kiasi
Uigaji (k.m. SGS)
Huzalisha matukio ya uwezekano
Huonyesha kutokuwa na uhakika
Kujiamini kupita kiasi ikiwa kutafasiriwa vibaya
Kidokezo: Unapokadiria nyenzo, uliza masafa na mazingira badala ya "nambari bora zaidi." Matukio matatu yenye matumaini/inayotarajiwa/ya tahadhari hutoa msingi wa uaminifu zaidi wa kufanya maamuzi kuliko uhakika wa uongo unaoundwa na nambari moja.
Makosa ya kawaida
- Kufanya ML kukariri kwa kitanda kisichojulikana sana. Mfano uliofunzwa na fani tano hauaminiki katika uwanja mpya; tazama matokeo kama orodha ya kipaumbele, sio kama ushahidi.
- Sio kikomo maadili yaliyokithiri. Upimaji mmoja wa juu, ikiwa kukata juu haijafanywa, itaimarisha kwa njia isiyo ya haki (smear) vitalu vinavyozunguka na kuingiza tani.
- Sio kuripoti kutokuwa na uhakika. Kuficha tofauti na uainishaji wa Kriging na kuwasilisha takwimu moja ni kinyume na viwango na uadilifu.
- Kuruka uainishaji. Kuwasilisha kiasi kilicho na sampuli chache kama Kinachopimwa kunaathiri uamuzi wa kiuchumi na imani ya umma.
- Kuruka QA/QC. Hakuna daraja linalotegemewa bila ufuatiliaji wa kimaabara wa kupeperuka kwa sampuli tupu na za kawaida.
Kwa muhtasari
- Ulengaji wa utafutaji huzalisha kipaumbele cha kuchimba visima kupitia muunganisho wa data wa tabaka nyingi; Haidhibitishi madini, inapunguza jaribio la upofu.
- Makadirio ya rasilimali hukadiria daraja kwa uhakika kwa kutumia variograms na kriging; Mfano wa kuzuia umejengwa juu ya hili.
- Kujifunza kwa mashine ni nguvu, lakini hukariri sampuli ndogo, kupaka wauzaji wa nje, na inaweza kuficha kutokuwa na uhakika.
- Weld ya mwisho inaainishwa na kusainiwa na mtu aliyeidhinishwa aliyeidhinishwa kulingana na viwango kama vile JORC/NI 43-101.
- Thamani haiko katika nambari moja ya udanganyifu; Kutokuwa na uhakika ni katika kipaumbele kinachoweza kujaribiwa na uainishaji ambao unaripotiwa kwa uaminifu.
Jukumu la maombi
Pokea jedwali la majaribio kiwanja lisilojulikana (au maadili wakilishi). Ukiwa na kidokezo chenye nguvu, uliza kielelezo cha: hitaji la thamani ya juu/kato ya juu, maelekezo tofauti na maeneo yenye msongamano wa chini badala ya takwimu ya chanzo. Kisha uwe na kiolezo cha "udhibiti wa uainishaji wa chanzo" kutoa rasimu ambayo vizuizi vitaangukia kwenye darasa la uaminifu. Mwishowe, angalia ikiwa mtindo unajaribu kutoa takwimu ya tani moja na uandike kwa sentensi moja kwa nini unapaswa kuikataa.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Niligundua kuwa ulengaji wa utafutaji hauthibitishi madini, hutoa kipaumbele cha uchimbaji.
- [ ] Ninaweza kueleza jinsi variogram na kriging hukadiria daraja bila uhakika.
- [ ] Ninatambua hatari za kupaka rangi, kukata juu na kuzidisha thamani na nazingatia kuwa QA/QC ni lazima.
- [ ] Ninaelewa kuwa rasilimali hiyo imeainishwa kama Iliyopimwa/Imeonyeshwa/Iliyoelekezwa na kiwango na ni ya mtu aliyeidhinishwa.
- [ ] Nilipitisha nidhamu inayohitaji masafa na matukio ya kutokuwa na uhakika badala ya nambari moja.