ターゲティングの科学：定義、戦略、ターゲティングとパフォーマンス測定

鉱物探査は、ビジネス戦略の開発、ターゲティングモデルの作成と適用、そして定義された高優先領域での直接探知によるフォローアップという3つの連続したステップで構成されています。主な地質科学的課題は、地質リスクを低下させ、コスト効果の高い直接探査を保証する概念的なターゲティング段階です。概念的ターゲティングの基本的な原則は、鉱床ははるかに広範なシステムの一部であるため、ターゲティングはグローバルから州、地区スケールで行われなければならないということです。鉱床の不均一な分布と個別の州における冪則的サイズ頻度分布は、概念的ターゲティングを採用しながらも異なるスケールで実施される「エレファントカントリー」と「ファーストムーバー」戦略を導きます。ターゲティング科学の最初の段階は、特に大きな例に対して鉱床タイプのための堅牢で多層的なターゲティングモデルの開発を含みます。その後、ターゲティングモデルを使用して、空間的に参照された主要テーマまたはパラメータの層として集約されたデータベースを調査することで、特定のターゲットを特定します。未成熟な地形においては、大規模なスケールで階層的アプローチが一般的に使用され、地形を逐次的に縮小しターゲットを特定します。一方、空間データベースの質が高く、より均一な成熟した地形では、最も一般的にGISベースの優先分析に用いられるベン図アプローチがより一般的です。ターゲットのランク付けは、鉱物システム内のすべての必須プロセスが重大な鉱床を形成するために機能したと見なされる必要がある乗法的確率アプローチを用いることで最も効果的に達成されます。実際には、1つまたはそれ以上の重要な空間的参照パラメータが、鉱床の存在の確率の半定量的推定であるターゲットスコアの開発のための代理として使用されます。このようなターゲットのランク付けは、能動的な地域取得と受動的な提出ベースのプロジェクト取得の両方で使用できます。ターゲットが定義され探査された後は、ターゲティング演習の堅牢性に関する重要なフィードバックが必要であり、新しい情報が将来のエリア選択プログラムのための優れたデータベースやターゲティングモデルの構築に使用されるべきです。