文献

J-GLOBAL ID：202202286821552105   整理番号：22A1209622

教師なし学習アルゴリズムによる鉱脈型金鉱床での富鉱部の抽出

Delineation of metal-rich zones in a vein-type gold deposit by unsupervised learning algorithm

著者 (3件)： DE SA Vitor Ribeiro (Kyoto Univ.) ,  MURAOKA Toshiki (Kyoto Univ.) ,  KOIKE Katsuaki (Kyoto Univ.)
資料名： 資源・素材学会春季大会(Web)  (資源・素材講演集(WEB))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.1K0301-05-04 (WEB ONLY)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0984A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・採鉱計画のワークフローの迅速化を目的に,地質学的に不均質な鉱脈型金鉱床での鉱化帯の推定に機械学習の適用を検討。
・浅熱水鉱床で56の掘削孔から採取したAu,Ag,Cu,Pb,Znを分析した1877試料のデータを使用して機械学習を適用。
・データ前処理に教師なし学習アルゴリズム(階層クラスタリング),モデリングに条件付き地球統計シミュレーション(切断型ガウスシミュレーション)を組み合わせて使用。
・結果として地球統計空間モデルにより金品位の高い鉱化帯の深さ方向空間分布とその拡張を提示。

シソーラス用語： *鉱脈鉱床 ,  *金鉱床 ,  熱水鉱床 ,  *鉱化作用 ,  *機械学習 ,  化学分析 ,  化学組成 ,  教師なし学習 ,  クラスタ化 ,  階層構造 ,  統計解析 ,  シミュレーション ,  Gauss近似 ,  モデル ,  空間分布 ,  鉱石品位
準シソーラス用語： 階層的クラスタリング ,  空間モデル ,  成分分析 ,  切断型ガウスシミュレーション ,  地球統計学的解析

分類 (1件)： 予備調査,採掘準備一般  (UA02010T)

引用文献 (3件)：

• Pirajno F. Hydrothermal Processes and Mineral Systems, Springer, Berlin, 1250 p. (2009).
• Takahashi, H., Tomita, S.A., Koike, K., Yoshiyama, H. A cold-water trap as an essential process for the generation of low-sulfidation epithermal deposits: Geological and numerical studies of the Hosokura deposit, northern Japan. Ore Geology Reviews, 128, 103780. (2021). https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2020.103780
• Takahashi H., Tomita S.A., Koike K., Yoshiyama H. Geological modeling and numerical simulation of cold-water trap in the low-sulfidation epithermal Sirawai Au-Ag deposit, Mindanao, Philippines. Natural Resources Research (2022). https://doi.org/10.1007/s11053-021-09978-3

タイトルに関連する用語 (3件)： 教師なし学習 ,  アルゴリズム ,  金鉱床