Cathy Barton, geóloga sénior de IGO, ganó el 2022 Maptek Geology Challenge por producir modelos geológicos alternativos para comprender mejor las estructuras acuíferas en un depósito de níquel diseminado.
A Barton le intrigaba que ella y un colega de geología interpretaran orientaciones alternativas para las intrusiones de pegmatitas a pesar de trabajar con los mismos datos. También esperaba obtener información sobre la incertidumbre de la ubicación y el grosor de las pegmatitas.
El desafío de Maptek brinda a los participantes acceso al software Vulcan GeologyCore y DomainMCF, con acceso ilimitado a la computación en la nube de aprendizaje automático durante una semana, para idear formas novedosas de maximizar el valor del proyecto.
Barton, quien ganó un lote de horas de DomainMCF para su empresa junto con un premio personal, dijo que encontrar una solución simple en DomainMCF hizo que fuera práctico producir alternativas rápidamente, aumentando la confianza en los modelos existentes y destacando las áreas que necesitan revisión.
Barton describió sus datos como «angustiosamente reales», que comprenden 1885 agujeros de diamante perforados desde la superficie y bajo tierra en orientaciones y direcciones muy diversas por múltiples propietarios sobre 30 años. El espaciamiento de los pozos de perforación varió desde 100 metros sin signos de mineralización económica hasta 15 metros en algunas áreas mineralizadas.
Con los dominios categorizados y los datos validados, el trabajo se envió a DomainMCF utilizando la agrupación litológica como dominio y seis elementos para estimar las tendencias de ley.
En 30 minutos y 30 segundos, DomainMCF produjo un modelo geológico alternativo que respetaba los datos de perforación y se correlacionaba bien con el modelo implícito.
Barton dijo que planea usar las horas de aprendizaje automático de DomainMCF para ayudar a revisar varios recursos diferentes.
Segundo y tercer premio
Yerniyaz Abildin, investigadora de posgrado de la Universidad de Adelaida, ganó el segundo premio por un estudio que comparó el modelado explícito, implícito y geoestadístico con el enfoque de aprendizaje automático.
El tercer premio se otorgó a John Florek, director de Apical Exploration, quien ejecutó DomainMCF en una serie de perforaciones diamantinas para un depósito de oro de alta ley, para ver si la incorporación de diferentes tendencias geológicas y su categorización como una variable de dominio proporciona un mayor control geológico sobre el modelo.
