Development of the HySpex hyperspectral drill core scanner: case study on exploration core from the Au-rich LaRonde-Penna volcanogenic massive sulfide deposit, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
HySpex is presenting an integrated solution for hyperspectral drill core imaging. The system’s mineral mapping capabilities are presented in close cooperation with renowned academic and industrial partners through the Center to Advance the Science of Exploration to Reclamation in Mining (CASERM) led by the Colorado School of Mines and Virginia Tech. Utilizing HySpex cameras covering the spectral range between 400 and 2500 nm, the system is capable of scanning full core boxes in seconds. Using Prediktera’s new Breeze-GEO Software, real-time mineral mapping of the highest quality is achieved. Apart from different interactive qualitative and quantitative data analysis tools offered by Breeze, the platform includes the publicly available USGS Material Identification and Classification Algorithm (MICA) for mineral identification, as well as the Minimum Wavelength Mapping (MWL) algorithm. The scanner’s capabilities are demonstrated using drill cores from the LaRonde-Penna deposit. The deposit is located within the Archean Abitibi greenstone belt of Ontario and Quebec, Canada, which is home to numerous Volcanogenic Massive Sulfide (VMS) deposits. LaRonde-Penna contains an endowment of 71 Mt of ore grading on average 3.9 g/t Au and economic grades of Zn, Cu and Pd. Because the deposits have been studied extensively over the past decades, cores from the deposit open up a unique opportunity for research and development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».