Mise à jour en continu des ressources minérales et leurs incertitudes par apprentissage profond basé sur la géostatistique

《宪法》(NI43-101)。这是一项非常重要的工作，因为这是一项非常重要的工作。您的位置：我也知道>地区>投资和投资>最好的办法是提供最好的服务和简单的服务！第二个不变的是，主观主义的一部分仍然存在，这是一种错误的估计：一种是关于S统计数据的估计，一种是对各种数据的调整，一种是对各种数据的估计，另一种是对数据的识别和选择。 L的《环境保护与利用方案》和《关于环境保护和治理的统计报告》由L负责。Plutôt que de ChercheràModéliser Directement le Gisement Par le outils géostistique，on utilisera ce mémes outils for Produire Par模拟un trèS Grand nobre de gisements Synthétique(Plusieur Milliers)，chacun ayers pros prs caracéristique géostique(Organogramme Et Varogramme)et des données en densitéet本地化变量。在计算器上浇注Chaque Gisement Synthétique CURBES吨位，功能de la Teneur de Coupute。把所有的东西都倒在生产设备上(N)不同的是，它们都是以吨为单位的。L的学徒暗示着他们的学徒们，他们的学徒们经常在一起，而他们的学徒们则更多的是他们。L的见习是有效的，资源和学习的干预是信任的，但兜售的是本领域的资源和指导。Il End de Calculer les Caractéristique Sur les données réelle包括dans ce sous-domaine et procéderàla Prétion.不能预制，也不能对各种统计数据进行现代化改造，你可以估计这些数据的用途和需求。在Passe Directement des données aux Courbs吨位平均值方面，Clé的资源是可靠的。Ces Intervalles Servitádéfinir Obsitive Les CATégories de Resource.L的客观性和可行性估计与不确定性、不确定性和不确定性

Deux constats implacables se dégagent à la lecture des rapports statutaires des ressources minérales (NI43-101). Malgré le resserrement des bonnes pratiques survenu dans la foulée du scandale BRE-X, les estimations des ressources pour les différentes catégories (mesurées, indiquées, présumées) ne montrent toujours pas d'intervalles de confiance. Ce fait est surprenant compte tenu qu'un gisement exige des milliards d'investissement et qu'une simple sonde de température valant à peine dix dollars possède cette information! Un second constat est qu'une bonne part de subjectivité persiste à toutes les étapes d'estimation : découpage en sous-domaines considérés statistiquement homogènes, ajustement de modèles de variogrammes dans chaque sous-domaine à des variogrammes expérimentaux souvent très erratiques, identification des catégories de ressources et choix de la méthode d'estimation des teneurs de blocs. L'idée maîtresse de ce programme de recherche est d'utiliser les outils géostatistiques en amont de ce qui se fait présentement et en environnement parfaitement contrôlé. Plutôt que de chercher à modéliser directement le gisement par les outils géostatistiques, on utilisera ces mêmes outils pour produire par simulation un très grand nombre de gisements synthétiques (plusieurs milliers), chacun ayant ses propres caractéristiques géostatistiques (histogramme et variogramme) et des données en densité et localisation variables. Pour chaque gisement synthétique on calculera les courbes tonnages, fonction de la teneur de coupure. Pour un même jeu de données on produira plusieurs gisements (n) par simulation conditionnelle, associant ainsi à chaque jeu de données n courbes tonnages différentes qui serviront à construire des intervalles de confiance sur le tonnage. L'apprentissage des règles implicites liant données et caractéristiques, en entrée, aux courbes tonnages, en sortie, sera réalisé par apprentissage profond. Une fois l'apprentissage effectué, la prédiction des ressources et leurs intervalles de confiance, dans tout sous-domaine souhaité, est immédiate et directe. Il suffit de calculer les caractéristiques sur les données réelles incluses dans ce sous-domaine et procéder à la prédiction. Nul découpage préalable, nulle modélisation géostatistique des variogrammes, ou estimation des teneurs de blocs n'est requis. On passe directement des données aux courbes tonnage avec intervalles de confiance sur les ressources à la clé. Ces intervalles serviront à définir objectivement les catégories de ressource. Les résultats de ces travaux sont susceptibles de modifier profondément la façon dont les estimations de ressources sont effectuées et d'accroître l'objectivité et la fiabilité des estimations de ressources et de leurs incertitudes menant ainsi à des décisions plus éclairées d