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

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/lindi63813.2024.10820413
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.