Узнайте, как машинное обучение позволяет быстро создавать доменные модели рудных тел, включая оценку нескольких числовых переменных и неопределенностей, непосредственно из данных по скважинам.
Ключевым вкладом в любую концепцию, исследование, план или бюджет является геологическая или ресурсная модель. Обычно эти модели требуют большой субъективной ручной интерпретации и оценки с использованием того метода, который генерирует наименьшую ошибку. Сквозной процесс, в зависимости от размера модели и масштаба, и сложности переменных, может занять несколько месяцев, что является утечкой ресурсов компании и не дает никакой тактической выгоды или гибкости.
Модели должны обеспечивать наилучшую имитацию геологических процессов и физических наблюдений и независимо от методологии должны быть надежными и защищаемыми. Если это может быть достигнуто быстро с определенной мерой неопределенности, то будут реализованы возможности для оптимизации бизнес-процессов, снижения затрат и принятия более быстрых и разумных решений, основанных на неопределенности.
