Цифровизация геологических архивов угрожает искажением данных о запасах

Горнодобывающие компании, оцифровывая исторические архивы с данными бурения и лабораторных анализов, рискуют потерять критически важный контекст. После переноса в единую базу данных информация о происхождении пробы может исчезнуть, что приводит к неверным геологическим моделям и ошибочным решениям в разведке.

Ряды старых деревянных ящиков с керном в полутёмном архиве. На переднем плане – образец породы с минеральными жилами на металлическом лотке.

Проблема в том, что пустое значение в базе данных может означать разное: прямое измерение с результатом ниже порога обнаружения, косвенную оценку на основе других параметров или полное отсутствие анализа на нужный элемент. В цифровом виде эти принципиально разные ситуации могут выглядеть одинаково. Это особенно опасно, когда алгоритмы пытаются делать выводы на основе данных, которых никогда не существовало.

Показателен пример бывшего рудника Геко в провинции Онтарио, Канада. Официально он считается медно-цинковым. Однако в одном из недавних научных обзоров для него указана и концентрация индия. При этом авторы уточняют, что это – косвенная оценка, а не результат прямого анализа. При переносе данных в другую систему это важное уточнение может затеряться, и расчётное значение будет воспринято как реальное.

Чтобы избежать таких ошибок, эксперты предлагают отказаться от единого статуса для всех отсутствующих данных. Вместо этого следует внедрить классификацию, которая будет чётко различать измеренные значения, результаты ниже порога обнаружения, пробы, где анализ не запрашивался, или косвенные оценки. Эта информация должна быть не сноской, а неотъемлемой частью набора данных, с которым работают геологические модели.

Такой подход особенно актуален при переоценке старых месторождений на наличие стратегических металлов. Многие из них не анализировали на элементы, которые стали востребованы только сейчас. Современные алгоритмы и методы симуляции следует использовать не для того, чтобы «додумывать» недостающие цифры, а чтобы оценивать, получение каких реальных данных важнее всего для принятия дальнейших решений.

Этот метод позволяет превратить искусственный интеллект из машины для заполнения пробелов в планировщик исследовательской работы. Он помогает определить, какой образец керна из архива нужно проанализировать в первую очередь. В результате геологи получают не только карту расположения проб, но и карту фактического аналитического покрытия, что защищает современные модели от ошибок, скрытых в старых архивах.

Sandvik увеличит долю вторсырья в буровых долотах до 75%

Горнодобывающая отрасль пересматривает подходы к управлению хвостами