A Tool for Analyzing Geological Data Using the Grade Copilot Neural Network Within the Micromine Software

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/lindi63813.2024.10820413
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Software tools for solving geological problems, estimating mineral reserves and taking them into account in the design and planning of mining operations are an important and responsible part of mining and geological information systems. The structural features of the geological environment determine all key technological solutions for the development of deposits, therefore, the creation of models adequate to real objects is one of the main goals of the geological service. The paper presents data on the analysis of the effectiveness of using the Grade Copilot within Micromine software for geological data processing. The primary features and benefits of this instrument in enhancing the precision and expediting geological data analysis are discussed.