AI 기반 핵심광물 탐사 및 실증 예비 연구
상세정보
| 자료유형 | KIGAM 보고서 |
|---|---|
| 서명 | AI 기반 핵심광물 탐사 및 실증 예비 연구 |
| 저자 | 이범한 |
| 언어 | KOR |
| 청구기호 | KR-2024-자체-002-2024 |
| 발행사항 | 한국지질자원연구원, 2024 |
| 초록 | 핵심광물에 대한 탐사기술 개발의 일환으로 하천퇴적물 지구화학자료와 머신러닝 기법을 활용하여 함리튬 페그마타이트와 초염기성암체의 추적을 위한 탐사예측모델 구축 |
| 페이지 | 689 p. |
| 키워드 | 자체, 핵심광물, 희토류, 함리튬, 함희토류, 머신러닝, 페그마타이트, 초염기성암체 |
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