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THE PREDICTIVE POWER OF HYPERSPECTRAL CORE IMAGING, APPLICATIONS TO GRADE AND GEOMETALLURGICAL PARAMETERS

Hyperspectral core imaging data is a unique dataset in geology as it is consistent, precise and continuous through drillholes. High resolution, information rich datasets such as this are ideal for machine learning classification and regression models to predict geometallurgical parameters using coincident regions where both datasets are collected, then using these regions to project the model across a larger region where the hyperspectral core imaging is collected. Investigated within are a Peruvian skarn and Chilean porphyry deposit where machine learning has been successfully applied to predict Au grade in the skarn and the presence or absence of skarn, as well as to extrapolate rock hardness parameters to areas of poor rock quality.

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