Extensions de la stratégie multipoints/apprentissage machine de modélisation des ressources à d'autres contextes géologiques

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La compagnie canadienne IAMGOLD exploite des mines d'or en fosse. Dans les gisements d'or, la continuité**spatiale des teneurs est typiquement très faible ce qui complique énormément la prédiction des ressources et**nuit à une bonne planification à moyen terme des opérations. Une façon d'améliorer l'estimation des ressources**est d'injecter plus de géologie dans les modèles. Une méthode combinant simulation multipoints et**apprentissage machine a été appliquée avec succès lors d'une première subvention d'engagement partenarial.**Toutefois, le gisement considéré était relativement simple géologiquement. L'objectif de ce projet est double.**D'une part, on veut améliorer la méthode utilisée pour la rendre plus générale et, en particulier pour réduire le**niveau de supervision requis dans la partie apprentissage machine. D'autre part, on souhaite tester l'approche**modifiée sur une série de gisements différents complexes afin de valider la méthode. La méthodologie**proposée se base sur la méthode de simulation multipoints combinée à des**méthodes d'apprentissage machine. La méthode multipoints permet de reproduire par simulation des textures et**structures identifiées sur une ou plusieurs images d'entraînement. Cette méthode est peu utilisée dans le**domaine minier en raison de l'unicité des gisements et la rareté des images d'entraînement fiables. Dans ce**projet, les images d'entraînement seront construites à l'aide du très grand nombre de forages de production**disponibles sur les niveaux déjà exploités des divers gisements de IAMGOLD. Diverses méthodes**d'apprentissage machine (classification) seront comparées sur ces mêmes niveaux en utilisant les forages**d'exploration et la texture multipoints et en comparant les prédictions à la codification des ressources effectuée**par IAMGOLD. La méthode proposée est transposable à toute exploitation en fosse où les données des**niveaux déjà exploités sont disponibles. Un bénéfice non-négligeable est l'obtention de scénarios divers**permettant de quantifier l'incertitude et d'identifier les zones nécessitant des forages additionnels. On anticipe**une bien meilleure modélisation des ressources à moyen terme, d'où bénéfices économiques.