Lợi nhuận:
- Khả năng xây dựng các bước địa thống kê như tổng hợp, variogram và criking bằng AI và các giả định câu hỏi
- Khả năng diễn giải mô hình khối, đường cong cấp trọng tải và phân loại tài nguyên (được đo/hiển thị/trích xuất) với sự hỗ trợ của AI
- Khả năng kiểm tra các giá trị dự đoán và độ không đảm bảo do AI tạo ra thông qua tính toán độc lập, xác thực chéo và phán đoán của người đủ tiêu chuẩn (CP/QP)
Con số quan trọng nhất đối với một công ty khai thác mỏ là có bao nhiêu và loại quặng nào dưới lòng đất. Con số này; Nó quyết định quyết định đầu tư, giá trị thị trường chứng khoán, tài chính ngân hàng và tuổi thọ của lò. Nhưng không ai có thể đo lường từng chất một; chỉ các điểm khoan thưa thớt mới được lấy mẫu và các khoảng thời gian được ước tính. Bộ môn đưa ra dự đoán này trên cơ sở khoa học được gọi là địa thống kê. Thống kê địa lý mô hình hóa các dữ liệu không gian (dựa trên vị trí trong không gian) giống nhau như thế nào và ước tính các điểm không được đo lường với biên độ không chắc chắn. AI; Nó là một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong các phần mã, so sánh kịch bản và phân tích độ không đảm bảo của quy trình này. Tuy nhiên, đó là quyết định của người có thẩm quyền (Người có thẩm quyền / CP trong JORC, Người đủ tiêu chuẩn / QP trong NI 43-101) mô hình nào hợp lệ, giả định nào có thể chấp nhận được và cách phân loại tài nguyên.
Tài nguyên và trữ lượng: sự khác biệt quan trọng
Trước tiên hãy làm rõ hai thuật ngữ. Tài nguyên khoáng sản: Quặng có thể khai thác một cách kinh tế dựa trên thông tin địa chất; Chúng được phân loại là suy luận, chỉ định và đo lường theo mức độ tin cậy. Dự trữ khoáng sản (dự trữ): phần tài nguyên có thể được khai thác một cách có lợi thông qua công tác kinh tế và kỹ thuật (phương pháp khai thác, hiệu suất cơ sở, chi phí, giá kim loại); Chúng được phân loại là có thể xảy ra và đã được chứng minh. Tài nguyên là địa chất, trữ lượng là kinh tế. AI có thể giải thích những định nghĩa này, nhưng nó không thể quyết định một số thuộc loại nào; Đây là đánh giá của người có thẩm quyền khi xem xét mật độ dữ liệu và độ tin cậy liên tục.
Từng bước: quy trình thống kê địa lý và vị trí của AI
- Tổng hợp. Đưa các khoảng thời gian khảo nghiệm có kích thước khác nhau về độ dài bằng nhau (ví dụ: 1 m hoặc 2 m). AI: viết mã, thiết lập đơn vị và logic trung bình có trọng số; Bạn kiểm soát kết quả.
- Đánh giá thống kê. Phân bổ cấp độ, ngoại lệ, giới hạn (top-cut: giới hạn cấp độ cực cao). AI: tạo biểu đồ/mã thống kê tóm tắt; Nhà địa chất đưa ra quyết định giới hạn.
- Phân tích Variogram. Mô hình hóa tính liên tục trong không gian: mức độ tương tự giảm như thế nào khi các điểm di chuyển xa nhau hơn. Các thông số phạm vi, ngưỡng cửa và mắt gài. AI: giải thích khái niệm variogram, đưa ra khung mã; Nhà địa thống kê xác minh sự phù hợp của mô hình.
- Dự đoán (kriging/IDW/mô phỏng). Gán điểm cho từng khối của mô hình khối. Kriging là một phương pháp ước tính có trọng số dựa trên variogram. AI: giải thích sự khác biệt về phương pháp, xây dựng mã; Chuyên gia lựa chọn các thông số.
- Xác minh. Xác thực chéo, so sánh dự đoán với mẫu, kiểm tra trực quan, kiểm soát làm mịn. AI: tạo biểu đồ xác nhận; Chuyên gia đưa ra nhận xét.
- Phân loại và báo cáo. Các loại tài nguyên/dự trữ, đường cong cấp trọng tải, khả năng tương thích JORC/UMREK. AI: văn bản và bảng nháp; Chữ ký thuộc về người có thẩm quyền.
Mẹo: Đừng bắt AI phải nói "bạn chọn tham số variogram". Phạm vi và tác động của điểm vàng phụ thuộc vào địa chất của thân quặng; sự lựa chọn sai lầm sẽ làm tăng hoặc thu hẹp nguồn dự trữ một cách có hệ thống. Sử dụng AI làm trình tạo mã và kịch bản, để lại quyết định cho nhà địa thống kê.
Đường cong cấp trọng tải và cấp giới hạn kinh tế (ngưỡng)
Cấp giới hạn là ngưỡng xác định xem một khối được coi là quặng hay rỉ sét; giá kim loại phụ thuộc vào chi phí và hiệu quả của nhà máy. Khi cấp giới hạn thay đổi thì trọng tải, cấp bình quân của dự trữ cũng thay đổi; Mối quan hệ này được thể hiện bằng đường cong cấp trọng tải. AI có thể viết mã tính toán đường cong này và so sánh nhanh chóng các kịch bản (ngưỡng khác nhau, giá kim loại khác nhau). Tuy nhiên, giả định về chi phí và giá cả để xác định điểm giới hạn là một quyết định kinh tế và được nhóm kỹ thuật và ban quản lý cùng đưa ra.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Giới hạn sơ suất. Trong một dự án khai thác vàng, một số mũi khoan mang lại sản lượng cực kỳ cao là 120 g/t. Nhóm giết chết chúng mà không giới hạn; Cấp trung bình là 2,4 g/t. AI được xác thực chéo; Các ước tính thực sự bị thổi phồng do rất ít hoạt động khoan, với một số khối được chỉ định cực kỳ cao. Sau khi giới hạn thích hợp (ví dụ: 30 g/t), mức trung bình giảm xuống còn 1,7 g/t. Sự khác biệt trực tiếp làm thay đổi tính khả thi của dự án. AI tạo ra phép tính và biểu đồ; Quyết định về mức giới hạn được đưa ra bởi nhà địa thống kê.
Trường hợp 2 - Phạm vi sai. Nếu phạm vi variogram trong một khối đồng porphyr thực sự là 150 m nhưng mô hình được lấy là 400 m thì các khu vực khoan thưa thớt có vẻ quá "đáng tin cậy" và các khối cần được xem xét suy ra sẽ chuyển sang lớp được chỉ định. Điều này được phát hiện trong quá trình kiểm tra và một phần đáng kể tài nguyên bị hạ cấp xuống mức độ tin cậy thấp hơn. AI đã tạo ra mã variogram, nhưng lỗi đã tăng lên do phạm vi này chưa được chuyên gia xem xét; Bài học là đảm bảo rằng sự phù hợp của mô hình được xác nhận bởi một chuyên gia.
Trường hợp 3 - So sánh kịch bản đúng. Trong một dự án sắt, nhóm muốn xem kết quả về cấp trọng tải đối với ba ngưỡng khác nhau (20%, 25%, 30% Fe). Họ viết một tập lệnh Python cho AI để thực hiện logic khối lượng/khối lượng/mật độ và tính toán cấp trọng tải, sử dụng dữ liệu mô hình khối của riêng họ. Bảng kịch bản 3 kịch bản trong vài giây. Nhóm xác thực kết quả bằng tay trên một khối và bước vào cuộc họp quyết định với một biểu đồ so sánh rõ ràng. AI đã tăng tốc quá trình tính toán lặp lại ở đây; Dữ liệu và quyết định thuộc về nhóm.
Mẫu lời nhắc có thể sao chép
MÃ THÀNH PHẦN "Vai trò: Bạn là trợ lý thống kê địa lý. Viết hàm bằng Python + gấu trúc để chuyển đổi dữ liệu xét nghiệm theo từng khoảng thời gian thành các vật liệu tổng hợp CỐ ĐỊNH [1 m]. Quy tắc: Tính trung bình TRỌNG LƯỢNG điểm theo độ dài khoảng; bỏ qua và báo cáo các khoảng trống/thiếu; xử lý riêng biệt dựa trên ID lỗ. Viết giả định đơn vị ở đầu bằng một dòng nhận xét. Trả về số lượng khoảng bị bỏ qua trong kết quả."
KHÁI NIỆM VARIOGRAM + MÃ "Biến đồ là gì: giải thích các khái niệm về nugget, ngưỡng và phạm vi bằng ngôn ngữ đơn giản. Sau đó, tính toán variogram thử nghiệm theo một hướng và đưa ra mô hình hình cầu phù hợp với bộ xương mã xếp hạng. Thêm lưu ý CẢNH BÁO: phạm vi và nugget phải được lựa chọn một cách thành thạo theo địa chất của quặng; KHÔNG CHỌN các giá trị này."
KỊCH BẢN CẤP-TẤN "Sản lượng mô hình khối chứa các cột sau: [x, y, z, cấp, khối lượng, mật độ]. Viết một tập lệnh tính tổng trọng tải và cấp trung bình trong mỗi kịch bản cho các giá trị giới hạn sau [0,3; 0,4; 0,5]. Diễn giải rõ ràng giả định về mật độ và đơn vị. Trả về kết quả dưới dạng bảng so sánh."
BÌNH LUẬN XÁC NHẬN CHÉO "Dưới đây là các kết quả xác thực chéo (thực tế và dự đoán). Nhận xét về: có sai lệch hệ thống không, các dự đoán có được làm mịn quá không, độ lệch lớn ở phạm vi cấp độ nào? KHÔNG đưa ra quyết định chắc chắn; đề xuất tham số nào mà nhà địa thống kê nên xem xét. Dữ liệu: [dán]."
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
NHỚ YẾU: "Tính toán dự trữ cho dự án này."
NHẮC NHỞ MẠNH MẼ: "Vai trò: Bạn là trợ lý thống kê địa lý. Tôi sẽ cung cấp cho bạn các tham số mô hình khối và biểu đồ đa phương của riêng tôi. Thiết lập luồng Python với các đơn vị và giả định được giải thích để tạo ra ước tính kuking + xác thực chéo + đường cong trọng tải cấp. CHỌN tham số; sử dụng của tôi. Ghi chú ở cuối báo cáo rằng kết quả phải được phân loại và phê duyệt bởi người có trình độ (CP/QP) theo JORC/UMREK."
Bảng so sánh: phương pháp và vai trò AI
bước
Mục đích
vai trò AI
Đánh giá của chuyên gia
Soạn
Chiều dài hỗ trợ bằng nhau
Mã + điều khiển
Kích thước tổng hợp
giới hạn
Giới hạn ngoại lệ
Đồ thị/thống kê
Mức giới hạn
variogram
tính liên tục về không gian
Khái niệm + mã
Lựa chọn phạm vi/cục
sự tàn sát
Chặn dự đoán
Mã + luồng
Tham số + phương thức
Phân loại
Mức độ tin cậy
văn bản dự thảo
Phán quyết của JORC/UMREK
Những lỗi thường gặp
- Bỏ qua giới hạn. Một số vận may làm tăng giá trị trung bình và dự trữ.
- Có các thông số variogram được lựa chọn bởi AI. Phạm vi/cục vàng phụ thuộc vào địa chất; Lựa chọn sai sẽ phá vỡ dự trữ một cách có hệ thống.
- Nhầm lẫn tài nguyên với trữ lượng. Tài nguyên mang tính chất địa chất, trữ lượng mang tính kinh tế; Các lớp học không thể thay thế cho nhau.
- Bỏ qua việc làm mịn. Kriging có thể làm giọng nam cao quá mềm; Nó làm giảm giọng nam cao và mở rộng giọng nam cao.
- Báo cáo việc phân loại mà không có sự chấp thuận của người có thẩm quyền. JORC/UMREK chỉ có hiệu lực khi có chữ ký của người được ủy quyền.
Lưu ý: Số dự trữ là một tuyên bố chính thức được công bố cho sở giao dịch chứng khoán, ngân hàng và nhà đầu tư. Không có kết quả trung gian nào do AI tạo ra có thể trở thành bản kê khai trữ lượng/tài nguyên chính thức nếu không có sự đánh giá độc lập và chữ ký của người có thẩm quyền (CP/QP).
Tóm lại
Địa thống kê là môn học ước tính toàn bộ thân quặng với độ không chắc chắn từ việc khoan thưa thớt: tổng hợp, đóng nắp, variogram, kriging, xác minh và phân loại. Trong luồng này, AI mạnh về mã hóa, so sánh kịch bản, tính toán cấp trọng tải và đồ họa xác minh. Nhưng các thông số variogram, mức giới hạn và phân loại tài nguyên/dự trữ là quyết định của chuyên gia và tuyên bố chính thức cần có chữ ký của người có thẩm quyền. Tài nguyên mang tính chất địa chất, trữ lượng mang tính kinh tế; Đừng bao giờ làm mờ đi sự khác biệt này.
Nhiệm vụ ứng dụng
Tạo bảng trọng tải và cấp trung bình cho ba giới hạn khác nhau bằng cách sử dụng mẫu "Kịch bản cấp trọng tải" với dữ liệu cấp tổng hợp mẫu (hoặc của riêng bạn). Sau đó, yêu cầu AI diễn giải kết quả xử lý bằng mẫu “Giải thích xác thực chéo” và liệt kê những thông số cần được chuyên gia xem xét. Cuối cùng, yêu cầu AI giải thích sự khác biệt giữa tài nguyên, dự trữ và mức độ tin cậy phân loại bằng từ ngữ của bạn và kiểm tra độ chính xác của nó so với định nghĩa mã chính thức.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã xác định các giả định về kích thước và đơn vị tổng hợp, tôi không giao việc đó cho AI.
- [ ] Nhà địa chất/nhà thống kê đã đưa ra quyết định giới hạn cho các giá trị cực trị.
- [ ] Phạm vi Variogram và giá trị nugget đã được chuyên gia đánh giá.
- [ ] Tôi đã kiểm tra kết quả Kriging bằng phương pháp xác thực chéo và kiểm tra trực quan.
- [ ] Tôi đã sử dụng các lớp tài nguyên và dự trữ một cách chính xác và riêng biệt.
- [ ] Tôi đã lưu ý trong báo cáo rằng cần có sự phê duyệt của người có thẩm quyền (CP/QP) để khai báo chính thức.