اکتشاف معدن فرآیند جستجو، تعیین موقعیت و ارزیابی ذخایر معدنی با ارزش اقتصادی است که با هدف برآورد عیار و تناژ ماده معدنی برای تصمیم‌گیری‌های فنی و اقتصادی انجام می‌شود. این فرآیند از ترکیب مطالعات دفتری و دورسنجی با تصاویر ماهواره‌ای و هوایی، زمین‌شناسی صحرایی، ژئوشیمی، ژئوفیزیک، نمونه‌برداری و در نهایت حفاری اکتشافی برای جمع‌آوری داده‌های مستقیم استفاده می‌کند.
در زمینه اکتشاف معادن، هر تصمیم می‌تواند میلیون‌ها دلار هزینه یا درآمد داشته باشد و هر حفاری ناموفق، نه تنها هزینه‌ای سنگین بر دوش پروژه می‌گذارد، بلکه زمان و فرصت‌های سرمایه‌گذاری نیز از دست می‌رود. یکی از شرکت‌های پیشرو در صنعت معدن، با مسئله‌ای واقعی و چالش‌برانگیز روبرو شده بود که بسیاری از شرکت‌های مشابه نیز در حال حاضر با آن مواجه هستند. مسئله‌ی مطرح شده بدین شرح است:
“چگونه میتوان از حجم عظیم داده‌های ژئوفیزیکی که در عملیات میدانی برداشت می‌شود، برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر و کاهش ریسک استفاده کرد؟”
این شرکت، پس از برداشت داده‌های IP-Resistivity(اندازه گیری مقاومت الکتریکی و قطبش القایی) متوجه شد که روش‌های سنتی تفسیر و تحلیل این داده‌ها، علاوه بر اینکه زمان‌بر هستند، دقت کافی برای تصمیم‌گیری‌های حیاتی را ندارند. تحلیل دستی که معمولاً توسط کارشناسان مجرب انجام می‌شود اغلب بر اساس تجربه فردی و تفسیرهای ذهنی است و در بهترین حالت دقت آن به کمتر از شصت درصد می‌رسد.
این چالش به تیم ما سپرده شد: آیا میتوان با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، دقت پیش‌بینی “مقاومت ویژه” را به‌طور معناداری افزایش داد؟ آیا میتوان زمان تحلیل را از هفته‌ها به چند روز کاهش داد و در عین حال، شفافیت و اعتماد به نتایج را برای مدیران و سرمایه‌گذاران تضمین کرد؟
ما این مسیر را با ساخت یک مدل پایه شروع کردیم. استفاده از الگوریتم Random Forest روی داده‌های خام ژئوفیزیکی، نتایج اولیه‌ای داد که اگرچه بهتر از روش‌های سنتی بود، اما هنوز برای تصمیم‌گیری‌های عملیاتی کافی نبود. دقت مدل اولیه روی داده‌های تست، ۵۵% بود، یعنی همچنان فاصله زیادی تا یک راه‌حل قابل اعتماد وجود داشت.
اما داستان اینجا پایان نیافت. با ترکیب دانش عمیق ژئوفیزیک، مهندسی ویژگی پیشرفته و تکنیک‌های آماری، مسیری نوآورانه را طی کردیم. از چهل پارامتر اولیه، تعداد زیادی ویژگی هوشمند ساختیم که نه تنها داده‌های خام را توصیف می‌کردند، بلکه رفتار فیزیکی سیگنال‌ها، تعاملات بین پارامترها و حتی کیفیت داده‌ها را نیز در خود جای می‌دادند. نتیجه این تلاش، مدلی بود که دقت آن روی داده‌های تست به ۷۸-۸۰% رسید.
این بهبود عملکرد به معنای این است که از هر ده پیش‌بینی، هشت مورد دقیق است، خطای متوسط تقریباً سی درصد کاهش یافته و مدل به گونه‌ای طراحی شده که روی داده‌های جدید نیز عملکرد پایداری دارد. این تحول، نه تنها زمان تحلیل را به کمتر از چند روز کاهش داد، بلکه اعتماد مدیران و سرمایه‌گذاران را نیز جلب کرد، چرا که اکنون میتوان با شفافیت کامل درک کرد که چرا مدل، یک نقطه را نسبت به نقطه دیگر اولویت‌بندی کرده است.
امروزه، این مدل نه تنها برای پیش‌بینی مقاومت ویژه، بلکه برای اولویت‌بندی هدف‌های حفاری، کنترل کیفیت خودکار داده‌ها، شناسایی نویزهای اندازه‌گیری و … استفاده می‌شود. این مدل ثابت می‌کند که ترکیب هوشمندانه دانش تخصصی با قدرت یادگیری ماشین، می‌تواند تحولی واقعی در صنعت معدن ایجاد کند.
