Costs, Risks, and Returns of Copper Exploration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Meeting the increased global demand for copper over the past several decades has required the discovery and development of significant numbers of new copper mines. An analysis of the copper industry during the period 1950 to 2004 is presented to highlight the role that exploration has played in maintaining a sufficient reserve base. On this basis, copper exploration has been highly successful, with net reserve additions nearly double primary production and 65 lb of copper being added to reserves for every dollar of exploration expenditure. Analysis of time trends within the overall period reveals that exploration performance dropped sharply during the last half of the 1970s and first half of the 1980s before rebounding in the 1990s and beyond. A more detailed economic analysis of the deposits discovered and developed during the 1992 to 2004 period indicates that the mean and median discounted returns to development were above breakeven. When the cost of exploration is added, the returns to the industry overall are below breakeven. Only the best 26 percent of deposits could cover the average cost per deposit of discovery, delineation, and feasibility. Given the important role that Chile has played in the expansion of the copper industry, special attention is given to exploration analysis in that country. From 1970 to 2004, copper exploration in Chile has been highly effective in replacing production and adding new reserves. Time-trend analysis indicates, however, that returns to exploration have been in decline since peaking in the early 1980s. In spite of this decline, Chile outperforms the rest of the world, as evidenced by a comparison of returns to development and to exploration over the 1992 to 2004 interval. While the returns to development in Chile were only slightly higher than those for the rest of the world, the returns to exploration were significantly higher due to the lower discovery cost for Chilean deposits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».