Convertir datos geológicos dispersos en un sistema de exploración
Los datos de exploración (décadas de informes geológicos, mapas, campañas de sondeo, geoquímica, geofísica e imágenes satelitales) rara vez son el problema. Hacerlos utilizables en conjunto, sí.
El problema
La información de exploración puede estar repartida entre décadas de informes geológicos, mapas, campañas de sondeo, geoquímica, geofísica, imágenes satelitales y distintas bases de datos, a menudo en formatos incompatibles creados en épocas distintas por equipos distintos.
El reto no es tener más datos. Es hacer utilizables en conjunto los conjuntos de datos que ya existen.
Qué desplegamos
Un entorno de exploración unificado que combina esos conjuntos de datos geológicos y aplica machine learning donde es útil: para identificar patrones, analizar anomalías y ayudar a priorizar los objetivos de exploración.
Cómo funciona
Los ingenieros de Mirage trabajan con los equipos de geociencias para inventariar y normalizar los conjuntos de datos existentes, informes históricos, registros de sondeo, campañas geoquímicas y geofísicas, capas satelitales y SIG, en un único entorno. Los modelos de ML se aplican donde aportan valor real: señalar anomalías geoquímicas o geofísicas, correlacionar patrones entre conjuntos de datos que antes se revisaban por separado y ayudar a priorizar zonas para seguir explorando.
Interfaz operativa
Es una infraestructura de apoyo a la decisión para los equipos de exploración, no la promesa de un sistema que encuentra minerales por sí solo.
- Mapas geológicos e imágenes satelitales
- Sondeos y capas geoquímicas
- Superposición de datos geofísicos
- Visualización 3D del subsuelo
- Anomalías y objetivos de exploración priorizados
Sistemas conectados
Resultados operativos
Los equipos de exploración trabajan en un solo entorno en lugar de conciliar a mano informes, registros de sondeo e imágenes entre herramientas separadas, con análisis de anomalías y priorización de objetivos para orientar el trabajo de campo.
Cómo se adapta
Los conjuntos de datos disponibles, y el ML que se les aplica, varían según el mineral y la etapa de exploración. El sistema se dimensiona según los datos que su equipo de geociencias tiene realmente y los objetivos que realmente busca priorizar.
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