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AI驱动的资源勘探公司GeologicAI 收购地质统计软件公司RMS

9月前浏览3725

1. 引言

号称由AI驱动的资源探勘公司GeologicAI日前宣布收购地质统计软件公司Resource Modeling Solutions (RMS),这两家公司的总部均位于加拿大的卡尔加里,都是为采矿和勘探行业服务的公司,但它们专注于不同的领域,现在两家公司的合并有可能导致开发先进的资源发现解决方案。

2. 关于GeologicAI

GeologicAI是一家为矿业和勘探行业构建岩芯扫描工具的公司,GeologicAI 的技术正在通过开发由AI驱动的扫描机器人和软件来革新资源勘探。他们的技术可生成行业内最广泛的地质数据集,显著改善了从勘探到开采的工作流程。他们的技术包括一套创新的机器人、摄像头和扫描仪,这些设备可用于大型矿业勘探地点,据称这些机器能够每天扫描长达650米的岩芯试样,并几乎即时上传数据。

该公司总部位于加拿大的卡尔加里,最近宣布从加拿大出口发展署获得了1000万美元的额外资金,以加速其岩石分析平台的全球扩张。


3. 关于Resource Modeling Solutions (RMS)

Resource Modeling Solutions (RMS)是一家为现代矿业提供软件、培训和咨询解决方案的公司。他们的主要专长是使用Python开发地质统计模拟软件RMSP,类似于Leapfrog的功能。该公司成立于2018年,总部也位于加拿大的卡尔加里,他们已经完成了全球范围内超过100个项目。地质统计模拟使用统计技术分析和解释地质数据,包括创建地下矿藏的空间模型、估算资源量和评估不确定性,目的是提供对矿藏的详细了解,为采矿作业的决策提供依据。


4. 矿产资源估算的其它软件
应用地质统计学(Applied Geostatistics)是一般是采矿工程专业三年级或四年级开设的课程,其核心内容是对自然和工程系统中的时空现象进行地理/地质统计分析和模拟,并应用于采矿问题。一方面应用于采矿岩石力学【地质统计模拟方法在岩土和采矿工程中的应用(sequential Gaussian simulation)】,另一方面应用于矿产资源估算【新的监管环境下矿产资源及其不确定性的地质统计学评价】。

一个容易最容易学习地质统计学基础知识的软件是Surfer【Golden Software Surfer(V23.1.162)地图向导(Map Wizard)---等值线图】,不过它仅侧重于地形表面,而Geovariances的Isatis.neo 2022是领先的、最全面的地质统计学软件解决方案。它具有直观的用户界面,是Geovariances对开发突破性技术和使更多用户获得优质地理统计的双重承诺的结果。Isatis.neo是在原来Minestis软件的基础之上发展起来的。Isatis.neo为每一个处理空间化数据的企业设计,超越了地质统计学的行业标准。该软件能够实现彻底的数据分析和可视化,产生高质量的地图和模型,并允许进行广泛的不确定性和风险分析,以优化决策过程。Isatis.neo除了标准版之外,还提供了两个特殊版本,即石油版和采矿版,以更好地满足这两个行业的具体要求。除了以业务为导向的工具,石油版还提供了一个预先配置的工作流程,用于时间-深度转换和综合不确定性分析。

地质统计学包含着非常艰涩难懂的理论背景,Isatis.neo只需用户关注地质统计分析,而不需要深入了解软件背后的机理。由于其直观的界面以及尖端的并行算法和强大的脚本程序,工程师可以快速和轻松地更新模型。


Isatis.neo在一个完全灵活的软件包中提供了一整套强大而直观的地质统计工具,可以设计流程来最好地解决具体问题。如果需要进一步的分析,Isatis.neo能够将Python编码写入批处理过程中,允许优化工作流程所需的高度定制。

Isatis.neo受益于Geovariances在地质统计方面的卓越技术。该软件源于强大的、经过测试的Isatis软件,以及与法国巴黎矿业学校合作开发基于地质统计学的软件解决方案的35年的专有技术。有了Isatis.neo,就会掌握数据和风险知情决策的钥匙。通过Isatis.neo,可以将地质统计学与机器学习技术结合起来,以解决真实而复杂的问题。


5. 参考

(1980) Analysis of the spatial variation in rock mass properties through geostatistics
(1989) An Introduction to Applied Geostatistics
(1996) Geostatistics for Environmental and Geotechnical Applications
(1999) Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty
(2014) A sequential Gaussian simulation approach to modelling rock mass heterogeneity 
(2016) 3D Block Modeling of Geomechanical Properties Using Conditional Simulation Method
(2017) Modelling Geomechanical Heterogeneity of Rock Masses Using Direct and Indirect Geostatistical Conditional Simulation Methods
(2019) CIM Estimation of Mineral Resources and Mineral Reserves Best Practice Guidelines 

来源:计算岩土力学
ACTMechanicalUGpython岩土理论机器人
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首次发布时间:2024-02-23
最近编辑:9月前
计算岩土力学
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