Alcanzar el objetivo del modelado rápido

El establecimiento de un reporte convencional de recursos minerales para un yacimiento típico puede absorber semanas o meses de esfuerzo geológico. En respuesta a la demanda de resultados más rápidos, Maptek ha desarrollado una nueva solución que devela un gran potencial para evaluar proyectos potenciales.

Realidad actual

Después de la validación de la base de datos y la construcción de la geometría del modelo de bloques, la siguiente fase consiste en interpolar la ley en bloques individuales. Las técnicas de estimación de leyes comúnmente utilizadas incluyen inverso a la distancia, kriging (variantes múltiples) y simulación condicional (también con una multitud de sabores). Estos se han desarrollado y redesarrollado persiguiendo el objetivo de una mejor predicción de las leyes en sitio dentro de los yacimientos de minerales.

“Las técnicas matemáticas por sí mismas no pueden ofrecer estimaciones de leyes realistas”, dijo el Gerente de Productos Steve Sullivan. “El geólogo proporciona una comprensión intuitiva de la geometría del yacimiento, que es clave para guiar los algoritmos hacia los objetivos finales”.

Se han desplegado los algoritmos de estimación en toda la industria en muchas plataformas de software. Sin embargo, configurar una estimación para una sola variable en un solo dominio geológico usando la técnica de distancia inversa implica hasta 190 decisiones.

Del mismo modo, la aplicación de kriging ordinario a una sola variable/dominio toma hasta 170 decisiones, tan solo en el trabajo de preparación, para determinar los ajustes de parámetros apropiados utilizando la variografía y el análisis de vecino más cercano de kriging, seguido de otras 220 decisiones potenciales para llevar a cabo la estimación de kriging.

Los yacimientos rara vez tienen un producto único de interés económico dentro de una única geología uniforme. Por ejemplo, un cliente de Maptek tiene aproximadamente 900 combinaciones de dominio variable/geológico. La aplicación de kriging a la estimación de todo el yacimiento requiere de aproximadamente 35.000 decisiones.

No es de extrañar que establecer un reporte de recursos minerales convencionales implique semanas o meses de esfuerzo geológico. Las restricciones de tiempo a menudo no permiten que la persona competente responsable del proceso del reporte de recursos valide cada decisión.

Preparación para el futuro

A través de consultas con clientes clave, extensa Investigación y Desarrollo y pruebas con conjuntos de datos reales, Maptek ahora ha desarrollado una nueva solución para agilizar el modelado y el reporte de recursos.

El enfoque de aprendizaje profundo, impulsado por el motor de aprendizaje automático de Maptek, ya ha demostrado ser benéfico para la operación minera asociada con el desarrollo.

La base de datos geológica es cargada en el sistema de aprendizaje profundo con varios parámetros seleccionados. El análisis de datos conduce a la asignación automatizada de ajustes de parámetros de estimación, seguido de la interpretación del dominio geológico, interpolación de leyes y análisis de incertidumbre.

Se descargan los resultados en un formato de modelo estándar de bloques de Maptek para la generación de reportes de recursos y la colaboración con otros usuarios del modelo de recursos geológicos, como ingenieros geotécnicos, de planificación minera y de programación minera.

Ventajas

El proceso de aprendizaje profundo modela datos multivariable / multidominio simultáneamente. Se validan los datos de entrada antes de que se valide el modelado y los resultados son validados con técnicas de gráficos estándar.

Toma unos 30 minutos desde la base de datos geológica hasta el reporte de recursos, en comparación con las semanas o los meses de los procesos convencionales.

Esta es una técnica de modelado verdaderamente rápida. El modelado de recursos utilizando el motor de aprendizaje automático de Maptek estará disponible en 2019.

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