اکتشاف معدنی یکی از حساس‌ترین و پرهزینه‌ترین مراحل زنجیره توسعه یک پروژه معدنی است. مرحله‌ای که دقت در آن می‌تواند میلیون‌ها دلار سود یا زیان ایجاد کند. در این فرایند، تحلیل داده‌های ژئوفیزیکی مانند IP-Resistivity نقش مهمی در تعیین کیفیت و موقعیت ذخایر معدنی دارد. اما روش‌های سنتی تفسیر این داده‌ها معمولا زمان‌بر، تجربی و همراه با خطای بالا هستند. بسیاری از شرکت‌های معدنی با این چالش مواجه‌اند که از میان حجم عظیم داده‌های برداشت‌شده، چگونه باید تصمیم‌گیری دقیقی انجام دهند؟ چگونه ریسک حفاری‌های ناموفق را کاهش دهند؟
در همین مسیر، مسئله‌ای کلیدی مطرح شد: آیا می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دقت پیش‌بینی مقاومت ویژه را افزایش داد و تحلیل داده‌ها را سریع‌تر و قابل اتکاتر کرد؟ در ابتدا یک مدل پایه Random Forest روی داده‌های خام پیاده‌سازی شد. این مدل تنها ۵۵ درصد دقت داشت و نمی‌توانست نیاز یک تصمیم‌گیری عملیاتی را برآورده کند. بنابراین رویکردی عمیق‌تر انتخاب شد.
تیم توسعه با ترکیب دانش ژئوفیزیک و مهندسی ویژگی پیشرفته، از بیش از چهل پارامتر اولیه، مجموعه‌ای از ویژگی‌های هوشمند استخراج کرد که رفتار فیزیکی سیگنال، کیفیت داده‌ها، تعامل بین متغیرها و ساختارهای پنهان در سیگنال‌ها را توصیف می‌کردند. این کار تحولی جدی ایجاد کرد و دقت مدل را به ۷۸ تا ۸۰ درصد رساند؛ یعنی از هر ده پیش‌بینی، هشت مورد درست است و خطای متوسط حدود ۳۰ درصد کاهش یافت.
این مدل اکنون فراتر از پیش‌بینی مقاومت ویژه عمل می‌کند. شرکت از آن برای اولویت‌بندی اهداف حفاری، کنترل کیفیت خودکار داده‌های ژئوفیزیکی، شناسایی نویز و حتی پیشنهاد محل حفاری با ریسک کمتر استفاده می‌کند. خروجی مدل نه‌تنها سریع و دقیق است، بلکه با شفافیت بالا قابل تفسیر بوده و اعتماد مدیران و سرمایه‌گذاران را جلب کرده است.
این تجربه ثابت می‌کند که ترکیب هوش مصنوعی در اکتشاف معدن می‌تواند سرعت، دقت و کارایی تصمیم‌گیری‌های کلیدی را به‌طور چشمگیری افزایش دهد.
برای دریافت متن کامل مقاله کلیک کنید!