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Enregistrement W4303856863 · doi:10.3390/mining2040036

Application of Volume Uncertainty for Resource Classification: A Case Study on the Rondon Do Pará Bauxite Deposit, Brazil

2022· article· en· W4303856863 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMining · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBauxiteMineral resource classificationGeologyResource (disambiguation)Mining engineeringGaussianSoil scienceMineralogyStatisticsEnvironmental scienceGeochemistryMathematicsComputer scienceMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study illustrates the application of conditional simulations to calculate the uncertainty associated with the thickness of bauxite ores. The bauxite deposit of Rondon do Pará in northern Pará State, Brazil, is characterized by a well-defined lateritic profile, with the ore being composed of two sequential horizons: massive bauxite and ferruginous bauxite. This study used ore thickness data from 1.005 drillholes with different grid spacing. Drillhole intervals of both types of bauxite ore were accumulated, converting the database from 3D to 2D. Sequential Gaussian simulation produced probability maps calculated from certain confidence intervals, which permits obtaining the uncertainty associated with estimates in thickness. Results show that in portions with the same regular drillhole spacing there are different ranges of uncertainty and variability, which could be useful to support resource classification, associating different confidence intervals to resource classes. This analysis could also guide the drilling program for resource conversion in order to optimize costs, indicating areas where there is greater uncertainty and would need to be densified. The incorporation of this information into the resource model could be very helpful for supporting subsequent studies of economic evaluation and risk analyses with respect to this type of deposit or similarly in mineral exploration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle