Les apports de la géostatistique à la classification des ressources minérales | Formation

• Comprendre les attendus des codes miniers pour le reporting et la classification des ressources (exemple spécifique du code JORC).
• Acquérir une vue d’ensemble des principales techniques géostatistiques utilisées pour évaluer le niveau de confiance des estimations, en comprenant leurs atouts et leurs limites.
• Apprendre à classer les ressources en s’appuyant sur des critères appliqués aux résultats du krigeage, des simulations ou à l’aide de méthodes avancées.

• Les deux premiers jours de la formation sont consacrés aux présentations méthodologiques, et la dernière demi-journée à des exercices pratiques sur un jeu de données réel afin d’approfondir la compréhension des concepts.
• Des travaux pratiques seront réalisés avec Isatis.neo Mining Edition.
• Le matériel pédagogique ainsi qu’une licence temporaire du logiciel seront fournis.

Cette formation s’adresse aux professionnels du secteur minier souhaitant se familiariser avec les différentes techniques géostatistiques permettant d’évaluer le niveau de confiance des ressources et de les classer en conséquence.

• Revue des définitions du code JORC pour la classification des ressources minérales : notions de Personne Compétente, catégories de ressources (inférées, indiquées, mesurées), reporting et classification.
• Utilisation des paramètres de voisinage de krigeage pour la classification des ressources.
• Amélioration de la précision des estimations des ressources grâce à l’analyse du voisinage de krigeage (Kriging Neighborhood Analysis) et à la validation croisée, pour renforcer le niveau de confiance des ressources.
• Classification basée sur la géostatistique linéaire : exploration de différents critères applicables aux résultats du krigeage, tels que l’écart type, la variance, l’efficacité du krigeage, la variance relative, la variance de l’estimateur, la variance d’interpolation et l’indice de risque.
• Classification à partir de simulations conditionnelles : exploration de critères issus des résultats de simulation, notamment la variance conditionnelle, la variance conditionnelle relative, la probabilité d’écart à la moyenne et le coefficient de variation.
• Approche avancée de la classification à l’aide de mesures telles que la variance d’estimation globale, la Variance de Densité d’Échantillonnage Spatial (SSDV), le volume spécifique associé, le coefficient de variation et l’indice de risque.

Cette formation aborde des notions géostatistiques avancées. Il est donc recommandé d’avoir de bonnes bases en variographie, krigeage et simulations.
Les personnes ayant suivi la formation “Estimation des ressources minérales avec la géostatistique linéaire” sont bien préparées pour y participer.