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Geoscience BC使用机器学习生成新的矿藏概率图

Geoscience BC使用机器学习生成新的矿床成矿概率图 如图所示,克利尔沃特(Clearwater)是进行地球物理调查的区域的一部分。(图片来自Roland_Neave,维基共享资源)。

总部位于加拿大西部的非营利组织Geoscience BC宣布,Telemark Geosciences在其保护下完成了一个项目,该项目基于不列颠哥伦比亚省中南部地区各种矿床类型的概率估计值,生成了一系列预测地图。

该研究包括结合现有的河流沉积物地球化学分析和来自BC MINFILE数据库的各种类别的矿床类型。

根据卑诗省地质科学局(Geoscience BC)的资料,先前为2011年QUEST-南部集水盆地分析和河流沉积物勘探项目编制了区域河流沉积物地球化学数据集。

该组织在一份新闻稿中表示,多元素地球化学与MINFILE矿床,前景,事件和异常情况整合在一起。

先进的多元统计和机器学习方法的应用产生了地图,在地图上通过可能性(概率)度量确定了增加的矿产资源潜力。

项目负责人埃里克·格伦斯基(Eric Grunsky)在媒体简介中说:“报告中描述的方法和生成的预测图证明,现代统计方法与机器学习相结合的应用可以根据区域地球化学调查数据预测各种类型的矿产资源。”

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