DomainMCF - 从Maptek到Uncork地质瓶颈的新技术

机器学习结合云计算注定要释放地质供应链,让企业更好地利用关键资产 - 他们的地质模型。4月2021年4月sees the market release of DomainMCF, a platform that Maptek says will ‘put the geology back into geologists.’ Geologist and Project Lead Steve Sullivan said that geologists feed in drilling data and obtain domain or grade models in dramatically less time than traditional resource modelling methods. DomainMCF applies deep learning and big data computing methods to generate domain boundaries directly from drillhole sample data. Rapid generation of resource models is a game changer for operations.

它避免了在等待最新模型时可以创建的瓶颈,并避免使用非当前信息进行规划当前工作的风险。DomainMCF模型还包含内置不确定性的内置度量,这允许企业评估其模型中的可变性,以及商品市场和客户订单等外部因素。不确定性模型可以在评估资源和储备时更好地量化置信水平,从而降低过程周围的主观性。Sullivan表示,人以人为主的决策无法与机器学习竞争,以满足业务需求的准确,最新信息有关资源的信息。云计算提供了处理肌肉,减少了对运行传统建模软件的一个过程中的昂贵,高端桌面系统的需求。

SULLIVAN补充说,该技术可以帮助缓解瓶颈,已证明适用于可预测的级控制,岩性靶向,钻孔规划,岩土岩石质量和战略调度。“在资源建模中,您有一个巨大的溢价创造价值。当您开始看到对下游流程的影响时,您知道投资已退还。因此,通过内置的不确定性因素获得更好的模型,并更快地获得它们的手动数据操作是地质学家的获胜者。“

他对机器学习技术的潜力非常乐观,在电脑建模取代印刷地图和计划时,对20世纪80年代和1990年来的地质学家解锁的那些的改善程度。“涉及挥发性市场和扰乱供应链的条件强调了能够枢转的重要性,”沙利文说。“当企业试图合理化其系统需求并寻找更具成本效益和有效的流程时,DomainMCF等新技术将其举起来。我不知道任何可以做同样的事情的采矿操作,他们过去的方式就是这样做的,“沙利文补充道。“每个公司都必须采取某种行动来留在技术的最前沿,使他们的团队能够利用所提供的东西。”