Machine Learning-Based Delineation of Geodomain Boundaries: A Proof-of-Concept Study Using Data from the Witwatersrand Goldfields
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Machine-aided geological interpretation provides an opportunity for rapid and data-driven decision-making. In disciplines such as geostatistics, the integration of machine learning has the potential to improve the reliability of mineral resources and ore reserve estimates. In this study, inspired by existing geostatistical approaches that use radial basis functions to delineate domain boundaries, we reformulate the problem into a machine learning task for automated domain boundary delineation to partition the orebody. We use an actual dataset from an operating mine (Driefontein gold mine, Witwatersrand Basin in South Africa) to showcase our new method. Using various machine learning algorithms, domain boundaries were created. We show that based on a combination of in-discipline requirements and heuristic reasoning, some algorithms/models may be more desirable than others, beyond merely cross-validation performance metrics. In particular, the support vector machine algorithm yielded simple (low boundary complexity) but geologically realistic and feasible domain boundaries. In addition to the empirical results, the support vector machine algorithm is also functionally the most resemblant of current approaches that makes use of radial basis functions. The delineated domains were subsequently used to demonstrate the effectiveness of domain delineation by comparing domain-based estimation versus non-domain-based estimation using an identical automated workflow. Analysis of estimation results indicate that domain-based estimation is more likely to result in better metal reconciliation as compared with non-domained based estimation. Through the adoption of the machine learning framework, we realized several benefits including: uncertainty quantification; domain boundary complexity tuning; automation; dynamic updates of models using new data; and simple integration with existing machine learning-based workflows.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle