Монография Австралазийского института горного дела и металлургии посвящена описанию и обобщению самого передового опыта в области оценки минеральных ресурсов и рудных запасов. Настоящее издание состоит из 9 глав и 79 статей, написанных известными в мире учеными и практиками, в которых рассматривается широчайший спектр вопросов, касающихся в той или иной степени очень сложной и актуальной для любой горной компании проблемы оценки ресурсов и запасов. В книге можно найти много полезных сведений о новациях, иногда коренным образом отличающихся от российской зарегламентированной действительности в этой сфере. Книга будет полезна специалистам, работающим в геологической и горнодобывающей отраслях, а также аспирантам и студентам горных вузов.

The process of estimating a Mineral Resource can only take place after the estimator is convinced of the soundness of the fundamentals underlying the estimation process. Thus the database of sampling, density, and other quality data for both estimation and geological interpretation must have integrity and robustness (Chapter 2);

AI and machine learning

Introducing deep learning and interpreting the patterns – a mineral deposit perspective

D.M. First, I. Sucholutsky, D. Mogilny and F. Yusufali

ML and AI for resource estimation – what could possibly go wrong? Nothing! Everything!

M.J. Nimmo

Best practice

A guide to reporting Mineral Resource exclusive of Mineral Reserve

T. Rowland, H. Arvidson, M. Noppé, M. Mattera, B. Parsons, V. Chamberlain and R. Marinho

Risk in project evaluation involves the probability of estimates failing. There are few more risk prone businesses than mining. Burmeister (1989) reviewed 35 Australian gold operations which were initiated in the period 1984 to 1987 and found that two-thirds of them had not achieved targeted gold production in the first full year of operation. For those that did exceed target, the overriding reason was a higher than anticipated plant throughput. Only two out of the 35 achieved their projected recovered grade. Burmeister observed that the reasons for the shortfall in grade included excessive dilution, inappropriate estimation techniques, inadequate geological interpretation, unreliable assays and inadequate drilling.