Descripción general
El VRIFY Prospectivity Score (VPS) es un resultado central de un Prediction Map en DORA 2.0. Representa la probabilidad prevista de mineralización según el modelo, dentro de su Área de Interés (AOI), basada en los inputs que haya seleccionado.
DORA 2.0 genera tanto un VPS de superficie como un VPS de subsuperficie, lo que permite orientar la generación de objetivos tanto en superficie como en profundidad.
El VPS ayuda a los geocientíficos a interpretar el potencial mineral de manera espacial y a tomar decisiones de exploración más informadas y basadas en datos.
Qué representa el VPS
El VPS es una puntuación de probabilidad que oscila entre 0 y 1.0.
Cada valor refleja qué tan estrechamente coincide una ubicación con los patrones geológicos y espaciales presentes en sus Learning Data, considerando su configuración de AOI, los elementos objetivo, los umbrales de ley (grade thresholds) y las input features seleccionadas.
Los valores de VPS más altos indican mayor similitud con patrones de mineralización conocidos; los valores más bajos indican menor similitud.
Un VPS no confirma mineralización. Señala áreas que podrían ser prospectivas según las relaciones aprendidas por el modelo.
VPS de superficie
El VPS de superficie (2D) resalta los patrones de prospectividad a nivel superficial en todo el AOI.
Permite identificar zonas de alto potencial, tomar decisiones de selección de objetivos en superficie y comparar los resultados con mineralización conocida.
Esta vista se utiliza con frecuencia en etapas tempranas de exploración y en programas enfocados en la superficie.
VPS de subsuperficial
El VPS de subsuperficie (3D) evalúa la prospectividad por debajo de la superficie, incorporando la dimensión de profundidad (eje Z).
Proporciona información sobre las oportunidades de targeting en el subsuelo, las tendencias de prospectividad en función de la profundidad y la distribución vertical de las señales del modelo.
Esto ayuda a identificar posibles objetivos enterrados y a comprender cómo cambia la prospectividad con la profundidad.
Más información
[DORA 2.0] Cómo interpretar el VPS
[DORA 2.0] Importancia de características
[DORA 2.0] Análisis de Precisión y Rendimiento de la Predicción
[DORA 2.0] Precisión de Profundidad y Gráfico de Dispersión Real vs. Predicho
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