Maptek DomainMCF


Nuevo paradigma para modelar dominios

Maptek DomainMCF utiliza Machine Learning para generar límites de dominio directamente a partir de datos de muestra de perforación para la creación rápida de modelos de recursos. Los geólogos introducen datos de perforación y obtienen modelos de dominio o grado en mucho menos tiempo que los métodos tradicionales de modelamiento de recursos.


Maptek Compute Framework se aleja del complejo software instalado en las computadoras de escritorio y transfiere los costos del capital a los presupuestos operativos. El procesamiento en la nube más rápido y seguro es compatible con licencias de suscripción flexibles.

Genere modelos de recursos en minutos u horas según el tamaño, la densidad de datos y la complejidad del depósito.

Muchas operaciones sólo tienen la capacidad de actualizar sus modelos de recursos una o dos veces al año. Con DomainMCF, su proyecto puede modelarse en minutos con resultados comparables a las técnicas clásicas. Usted mantiene el control del proceso sin el engorroso trabajo de preparación. Se pueden agregar nuevos datos y los modelos se pueden regenerar rápidamente para reflejar los datos actuales.

DomainMCF resuelve otro desafío: tener datos geológicos válidos para ingresar en el modelo de recursos. La validación de datos se completa dentro de DomainMCF antes de la fase de modelamiento.

El nuevo proceso de modelamiento de dominio geológico que utiliza Machine Learning es especialmente adecuado para grandes volúmenes de datos, como proyectos de exploración en etapas posteriores y minas en operación. Su Compañía se beneficiará de múltiples soluciones que se ejecutan en paralelo utilizando computación en la nube de alto rendimiento.


Beneficios

Mejorar la productividad
Produzca modelos de recursos hasta 2000 veces más rápidos y más rentables que otras soluciones.

Maximiza la inversión
Calcule / genere modelos de recursos con certeza e informe las opciones de inversión a las partes interesadas.

Reducir costos
El procesamiento basado en la nube y Machine Learning ahorran tiempo para el modelado de recursos.

Proceso estandarizado
Resultados repetibles y confiables con la capacidad de actualizar fácilmente los modelos de recursos.

Gestionar riesgos
Identifique proyectos potenciales e interprete con precisión el volumen de datos geológicos para apuntar a proyectos de alto valor.

Construir con éxito
Aplique experiencia profesional a la interpretación y evaluación, con el apoyo del enfoque de Machine Learning.

Configuración mínima
Solución de procesamiento en la nube sin arranque engorroso o personalización. Comience a generar modelos en minutos.

Características

  • Proceso de Modelamiento Automatizado
  • Validar datos antes de modelar
  • Actualizar modelos para reflejar datos actuales
  • Dominio de salida y códigos de calificación
  • Efectivo para la mayoría de los tipos de depósitos
  • Procesamiento rápido y seguro

Aplique el procesamiento en la nube y Machine Learning para generar modelos de recursos precisos con DomainMCF

Geólogos de Recursos

  • Analice rápidamente los datos geológicos y recomiende decisiones.
  • Evalúe varios escenarios para informar mejor las decisiones del proyecto.
  • Minimice los costos asociados con la evaluación del proyecto.
  • Evite la manipulación de datos que requiere mucho tiempo.
  • Estandarice y agilice el proceso de evaluación de proyectos.

Geólogos de Minas

  • Realice rápidamente una estimación pendiente y póngala a disposición para la producción minera.
  • Estandarice un proceso consistente de estimación de calificaciones.
  • Actualice fácilmente los modelos de recursos con nuevos datos.
  • Evite la manipulación de datos que requiere mucho tiempo

Clientes Beta

Maptek está buscando personas o empresas que estén interesadas en encontrar una forma más rápida y mejor para modelamiento de recursos.

No pierda esta oportunidad de proporcionar comentarios importantes para dirigir el desarrollo de productos y obtener acceso temprano a nuevas capacidades de domaining / AI, mientras continúa ampliando su propia experiencia.

Regístrese para obtener más información sobre el programa beta de DomainMCF.

Casos de Estudio

Artículos

Artículo de Conferencia

Aprendizaje profundo - Un nuevo paradigma para el modelamiento de yacimientos (Inglés)

Este artículo de 2019 presenta el modelado de cuerpos minerales del futuro. Aprenda cómo el aprendizaje automático permite la generación rápida de modelos de yacimientos de mineral dominados, incluida la estimación de múltiples variables numéricas e incertidumbres, directamente a partir de los datos de perforación.


Lee mas