Transformer des données géologiques dispersées en système d'exploration
Les données d'exploration (des décennies de rapports géologiques, de cartes, de campagnes de sondage, de géochimie, de géophysique et d'imagerie satellite) sont rarement le problème. Les rendre exploitables ensemble, si.
Le problème
Les informations d'exploration peuvent être réparties entre des décennies de rapports géologiques, de cartes, de campagnes de sondage, de géochimie, de géophysique, d'imagerie satellite et de bases de données différentes, souvent dans des formats incompatibles, produits à des époques différentes par des équipes différentes.
La difficulté n'est pas d'avoir plus de données. C'est de rendre exploitables ensemble les jeux de données qui existent déjà.
Ce que nous déployons
Un environnement d'exploration unifié qui combine ces jeux de données géologiques et applique le machine learning là où il est utile : pour identifier des motifs, analyser des anomalies et aider à prioriser les cibles d'exploration.
Comment ça marche
Les ingénieurs Mirage travaillent avec les équipes de géosciences pour inventorier et normaliser les jeux de données existants, rapports historiques, journaux de sondage, campagnes géochimiques et géophysiques, couches satellite et SIG, dans un environnement unique. Les modèles de ML sont appliqués là où ils apportent une vraie valeur : signaler les anomalies géochimiques ou géophysiques, corréler des motifs entre des jeux de données jusque-là examinés séparément, et aider à classer les zones pour la suite de l'exploration.
Interface opérationnelle
C'est une infrastructure d'aide à la décision pour les équipes d'exploration, pas la promesse d'un système qui trouve des minerais tout seul.
- Cartes géologiques et imagerie satellite
- Sondages et couches géochimiques
- Superpositions de données géophysiques
- Visualisation 3D du sous-sol
- Anomalies et cibles d'exploration classées
Systèmes connectés
Résultats opérationnels
Les équipes d'exploration travaillent dans un seul environnement au lieu de rapprocher à la main rapports, journaux de sondage et imagerie entre des outils séparés, avec une analyse des anomalies et un classement des cibles pour orienter la suite du travail de terrain.
Comment il s'adapte
Les jeux de données disponibles, et le ML qu'on leur applique, varient selon la substance et le stade d'exploration. Le système est dimensionné sur les données dont votre équipe de géosciences dispose réellement et sur les cibles que vous cherchez vraiment à prioriser.
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