فناوری های هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها در اکتشاف معدنی می توانند به سرعت و ایمن مناطقی با پتانسیل کانی زایی بالا را شناسایی کرده و در هزینه ها و زمان اکتشاف صرفه جویی کنند.
پارادایم‌های جدید در اکتشاف مواد معدنی مانند "سیستم‌های مواد معدنی" (Mineral Systems) و "ردپای مواد معدنی" (Mineral Footprints)، بر رویکردهای جامع‌تری در درک و جستجوی ذخایر معدنی تأکید دارند.
خدمات شیمی تر صبا آنالیز شامل آنالیز دقیق مواد معدنی و شیمیایی با استفاده از تکنیک‌های آزمایشگاهی معتبر است. روش‌های شیمیایی برای تعیین عناصر و ترکیبات در نمونه‌های معدنی به کار می‌روند.
بعد از حذف مقادیر سنسورد و خارج از ردیف، توسط تکنیک چند متغیره آماری تحلیل عاملی، 43 عنصر به 11 گروه عاملی تقسیم شده و مناطق ناهنجار شاخص غنی شدگی ژئوشیمیایی برای عناصر مختلف تعیین و مورد ...
هوش مصنوعی در تفسیر داده‌های ژئوفیزیکی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و تحلیل داده‌های حفاری نقش اساسی دارد. این فناوری به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری و دقت در اکتشافات معدنی کمک کرده است.
تجزیه و تحلیل مواد معدنی شامل روش های متعددی است که به شناسایی نوع مواد معدنی کمک می کند. عناصر تشکیل دهنده مواد معدنی و سنگ هستند.
پارادایم‌های جدید در اکتشاف مواد معدنی مانند "سیستم‌های مواد معدنی" (Mineral Systems) و "ردپای مواد معدنی" (Mineral Footprints)، بر رویکردهای جامع‌تری در درک و جستجوی ذخایر معدنی تأکید دارند.
پارادایم‌های جدید در اکتشاف مواد معدنی مانند "سیستم‌های مواد معدنی" (Mineral Systems) و "ردپای مواد معدنی" (Mineral Footprints)، بر رویکردهای جامع‌تری در درک و جستجوی ذخایر معدنی تأکید دارند.
تجزیه‌وتحلیل مواد معدنی شامل تعیین روابط شیمیایی بین و درون کانی‌های معدنی است. در این‌گونه تحلیل‌ها، استفاده از تکنیک‌های میکروسکوپی، روش‌های طیف‌سنجی پرتو
از طریق الگوریتم‌های پیچیده و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌هایی در مورد مکان‌های احتمالی ذخایر معدنی ارائه دهد و عدم قطعیت مرتبط با اکتشاف را به حداقل برساند.
