Stratégie d'échantillonnage des mesures LIBS in situ de la teneur en or dans des échantillons miniers : optimisation par analyse statistique
Notice bibliographique
Résumé
Au Québec, 19 mines d'or produisent plus de 1.8 milliard dollars canadiens d'or annuellement. Dans ces mines, des centaines d'échantillons de roches sont collectées quotidiennement, et envoyées au laboratoire afin de déterminer leurs concentrations en or. Étant donné que les résultats du laboratoire ne sont disponibles qu'après 24 à 48 heures, il s'en suit un impact direct négatif sur les activités minières. Les avancées technologiques des dernières années laissent croire que la spectroscopie sur plasma induite par laser (LIBS) pourrait constituer une technologie prometteuse pour mesurer en temps réel et in-situ, la teneur en or de la roche. Considérant la taille de chaque tir produit par le laser sur un échantillon de roche, à savoir 500 µm, de très nombreux tirs seront requis afin d'obtenir un résultat représentatif de l'échantillon analysé. À titre d'exemple, pour un échantillon de carotte de 50 cm de long, et une surface analysée comprise entre 70 et 80%, 10000 tirs lasers ont été effectués afin de s'assurer d'obtenir un résultat représentatif de l'échantillon, avec un temps d'acquisition d'une demi-journée en laboratoire, soit une durée trop longue pour une application pratique dans les mines. Pour cette raison, l'objectif de ce projet est de développer une stratégie afin de minimiser le nombre de tirs LIBS requis sur un échantillon à analyser, tout en demeurant représentatif de ce dernier, et ainsi obtenir une mesure fiable et précise de la teneur en or. Pour ce faire, une analyse statistique descriptive combinée à plusieurs motifs élaborés à partir des 10000 points de mesure est appliquée sur les données LIBS. En se fixant un compromis entre le nombre de tirs à réaliser sur un échantillon (roche) et le temps d'analyse, le motif défini « Boucle » minimise le mieux le nombre de tirs avec un temps d'analyse acceptable par une opération minière. À partir de ce dernier, un protocole d'échantillonnage a été élaboré, où pour être représentatif des échantillons de carottes, 1500 tirs sont nécessaires tandis que pour les échantillons de roches, seuls 100 tirs suffisent. Cependant, il serait important de pouvoir tester ce protocole d'échantillonnage sur plusieurs échantillons miniers afin de pouvoir valider ce dernier.
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.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».