Die Studie präsentiert einen innovativen, ganzheitlichen Ansatz für die Mineralexploration, der Ambient Noise Tomographie (ANT) und künstliche Intelligenz (KI) miteinander verbindet. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Entdeckung und Abgrenzung von Mineralressourcen, die für den globalen Übergang zu einer kohlenstoffarmen Wirtschaft unerlässlich sind, zu verbessern.
Der Ansatz umfasst mehrere Schritte:
Erstellung eines kontinentweiten, datengesteuerten Prospektivitätsmodells für Kupfer in Australien, das als Grundlage für die weitere Verfeinerung dient.
Fokussierung auf die Hillside IOCG-Lagerstätte auf der Yorke-Halbinsel, um das Basismodell unter Verwendung hochauflösender ANT-Daten lokal zu verfeinern. Dies ermöglicht eine genauere Vorhersage der Umrisse des Erzköpers.
Die Kombination von regionalem Basismodell und lokalen Verfeinerungen schafft ein leistungsfähiges, probabilistisches Werkzeug, um die Erfolgsquote der Exploration für kritische Rohstoffe zu verbessern.
Insgesamt zeigt die Studie, wie die Synergie zwischen ANT und KI den Prozess der Mineralexploration transformieren und den dringenden Bedarf an neuen Mineralentdeckungen decken kann.
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