Toronto, ON, 22. Februar 2023 – Labrador Uranium Inc. („LUR“, „Labrador Uranium“ oder „das Unternehmen“ – www.commodity-tv.com/ondemand/companies/profil/labrador-uranium-inc/) (CSE: LUR, OTCQB: LURAF, FRA: EI1) freut sich, den Abschluss der ersten Phase seines regionalen Explorationsziels bekannt zu geben, bei dem ein Mineralsystemansatz in Kombination mit maschinellem Lernen auf seinem Projekt Central Mineral Belt (das „CMB“ oder „CMB-Projekt“) in Zentral-Labrador, Kanada, zum Einsatz kommt (das „CMB-Projekt“). Die Studie definierte erfolgreich spezifische Bereiche für weitere Arbeiten und entschärfte mehrere Projektbereiche in unterschiedlichen Stadien.
Philip Williams, Executive Chairman und Interims-CEO, kommentierte: „Der Central Mineral Belt stellt für LUR eine einzigartige Explorationsmöglichkeit dar. Seit seiner ersten Entdeckung in den 1950er Jahren wurden riesige Mengen an Explorationsdaten generiert, die zur Entdeckung und Abgrenzung mehrerer Lagerstätten, einschließlich Moran Lake und Anna Lake, führten. Da die meisten dieser Lagerstätten durch einfache Schürfungen an der Oberfläche gefunden wurden, sind wir der Ansicht, dass das Potenzial, weitere Mineralvorkommen unter der Oberfläche zu finden, weiterhin groß ist. Unser regionales Explorationsprogramm mit maschinellem Lernen wurde entwickelt, um die riesigen Daten auf unserem über 150.000 Hektar großen Landbesitz zu sammeln und zu verarbeiten und eine Richtung für zukünftige Explorationsprogramme vorzugeben. Im Rahmen des Validierungsprozesses wurde bestätigt, dass der Algorithmus eine hohe Erfolgsquote bei der Vorhersage bekannter Mineralisierungen aufweist. Dies gibt uns das Vertrauen, neue Zielgebiete zu priorisieren, indem wir die Vorhersagen auf Gebiete mit potenziell noch nicht entdeckten Mineralisierungen ausweiten. Wir freuen uns darauf, mehrere dieser Gebiete während der bevorstehenden Feldsaison 2023 zu erproben.“
Ergebnisse des Machine Learning Workflows
In der ersten Phase der Exploration mit künstlicher Intelligenz („KI“) wird ein Arbeitsablauf des maschinellen Lernens („ML“) implementiert, der auf die potenzielle Existenz von unbekannten Uran- und Kupfervorkommen abzielt. Dies wurde durch die jüngste Veröffentlichung und Zusammenstellung von öffentlichen und privaten aeromagnetischen, radiometrischen und geologischen Daten über den gesamten Central Mineral Belt erleichtert.
Die Integration des Mineral Systems-Ansatzes, der sich auf die Prozesse der Quelle, des Transports und der Ablagerung konzentriert, hilft dabei, die Datenerfassung und -auswertung zu fokussieren, ohne sich auf ein einziges Lagerstätten-„Modell“ zu verlassen. Anhand der Lage bekannter Lagerstätten und Aussichten kann der ML-Algorithmus trainiert werden, der die Lage von Lagerstätten objektiv vorhersagt, ohne eine vorgefasste Meinung über die Bedeutung, die typischerweise bei einer oder mehreren Lagerstättentypen vorliegt. Das Hauptziel dieser datengesteuerten Methodik besteht darin, das Zielrisiko des CMB-Projekts in einem frühen Stadium zu verringern und mehr Zielgebiete für direkte Entdeckungsmethoden wie Bohrungen vorzubereiten.
Jede Phase des ML-Arbeitsablaufs spiegelt den zunehmenden Grad der Datenverfügbarkeit in den fraglichen Bereichen wider. Jede nachfolgende Phase umfasst die aus den vorherigen Phasen abgeleiteten Merkmalsdaten. Der Erfassungsbereich jeder ML-Phase ist in Abbildung 1 zu sehen, und die für jede Phase verwendeten Daten sind in Tabelle 1 aufgeführt.
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Abbildung 1: Datenabdeckung über den Central Mineral Belt für jede ML-Phase. Phasen, die sich überschneiden, enthalten alle relevanten Merkmale. Das heißt, ML2 enthält alle Merkmale, die in ML1 gesehen wurden, und so weiter.
Tabelle 1: Datenabdeckung für die verschiedenen ML-Phasen. Während ML1 nur niedrig aufgelöste magnetische Daten enthält, deckt sie das größte Gebiet ab. ML4 umfasst alle gesammelten Daten, ist aber geografisch stärker auf das Moran Lake-Gebiet beschränkt. Mit diesem Ansatz soll das CMB-Risiko verringert und mehrere Projektgebiete in unterschiedlichen, aber angemessenen Phasen vorangebracht werden.
ML1 ML2 ML3 ML4
Magnete mit niedriger Auflösung Eingeschlossen Eingeschlossen Eingeschlossen Eingeschlossen
Hochauflösende Magnetik – Eingeschlossen Eingeschlossen Eingeschlossen
Regionale strukturelle Kartierung – Eingeschlossen Eingeschlossen Eingeschlossen
Detaillierte strukturelle Kartierung – – Eingeschlossen Eingeschlossen
Detaillierte geologische Kartierung – – Eingeschlossen Eingeschlossen
Hohe Auflösung Schwerkraft – – – Eingeschlossen
Das LUR-Team verwendete bis zu 138 rohe und abgeleitete Merkmale über maximal 18.616 km2 in unterschiedlichen Phasen (Tabelle 1).
Tabelle 2: Der in jeder Phase verwendete Input variierte je nach der aktuellen Verfügbarkeit von Daten im Central Mineral Belt. In jeder aufeinanderfolgenden Phase wurden die Merkmale der vorangegangenen Phasen berücksichtigt.
Phase Anzahl der Merkmale Bereich
Phase 1 50 18.616 km2
Phase 1+2 101 5.599 km2
Phase 1+2+3 125 1.512 km2
Phase 1+2+3+4 138 962 km2
Die ersten Ergebnisse umfassen die ersten vier Phasen des ML-Workflows (Abbildung 2).
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Abbildung 2: Erste ML-Ergebnisse der Phasen 1 bis 4.
Derzeit wird das ML-Modell mit Hilfe von Shapely Additive Explanations (SHAP“) abgefragt und verfeinert, um die Merkmale zu identifizieren und zu erklären, die die Standorte der Lagerstätten am besten vorhersagen (Abbildung 2). Es wird erwartet, dass diese Analyse die konzeptionellen geologischen Interpretationen informiert und die zukünftige Datenerfassung für verbesserte ML-Ergebnisse in zukünftigen Iterationen des ML-Prozesses und dessen Anwendung auf verfeinerte Zielgebiete leitet.
Nächste Schritte
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die erste Phase des regionalen Explorations-Targetings von LUR erfolgreich spezifische Gebiete für weitere Arbeiten definiert und mehrere Projektgebiete in unterschiedlichen Stadien des CMB-Projekts risikominimiert hat. Die Integration des Mineral Systems-Ansatzes mit dem Machine Learning-Workflow hat das Targeting-Risiko über den gesamten Central Mineral Belt in einem frühen Stadium reduziert und mehr Zielgebiete für direkte Entdeckungsmethoden wie Bohrungen vorbereitet.
Das ML-Modell wird derzeit verfeinert, um Merkmale zu identifizieren und zu erklären, die die Lage der Lagerstätten am besten vorhersagen, und um die künftige Datenerfassung für verbesserte ML-Ergebnisse in künftigen Iterationen des ML-Prozesses anzuleiten. Dies beinhaltet den Erwerb neuer Daten und die Zusammenstellung weiterer vorhandener Daten für Phase 5, um die Auflösung und Genauigkeit der Vorhersagen im östlichen Teil des CMB zu erhöhen. Der erfolgreiche Abschluss dieser Studie gibt dem LUR die Zuversicht, neue Zielgebiete zu priorisieren, und es freut sich darauf, mehrere dieser Gebiete in der kommenden Feldsaison 2023 zu erkunden.
Ernennung eines Explorationsmanagers
LUR freut sich, die Ernennung von Dean Courage zum Explorationsmanager bekannt zu geben. Dean Courage verfügt über 15 Jahre Erfahrung als Geologe, darunter drei Jahre bei Crosshair Exploration, wo er die Uranlagerstätte C-Zone in Labrador erbohrte. Er bringt wertvolles lokales Wissen und Erfahrung im Feldmanagement in das Team ein. Darüber hinaus hat er in ergiebigen Bergbaurevieren in Australien, Finnland und Kanada nach Edel- und Basismetallvorkommen gesucht. Dean hat an der Memorial University einen Master-Abschluss in Erzlagerstättenforschung erworben und ist in Neufundland und Labrador als professioneller Geologe registriert.
Technische Offenlegung und qualifizierte Person
Die in dieser Pressemitteilung enthaltenen wissenschaftlichen und technischen Informationen wurden von Matthew Melnyk, M.Sc., CPG, einem Berater von LUR, der eine qualifizierte Person“ (gemäß NI 43-101) ist, geprüft und genehmigt.
Über Labrador Uranium Inc.
Labrador Uranium (CSE: LUR) beschäftigt sich mit der Exploration und Erschließung von Uranprojekten in Labrador, Kanada, und verfügt über eine dominante Landposition mit 52 Mineralkonzessionen, die 152.825 ha im produktiven Central Mineral Belt in Zentral-Labrador und das Notakwanon-Projekt in Nord-Labrador umfassen. Derzeit treibt das Unternehmen das CMB-Projekt auf Distriktbasis voran, das die Lagerstätten Moran Lake und Anna Lake umfasst. Das CMB-Projekt grenzt an die Lagerstätte Michelin von Paladin Energy, wo in der Vergangenheit umfangreiche Explorationsarbeiten durchgeführt wurden und zahlreiche Vorkommen von Uran-, Kupfer- und IOCG-ähnlichen Mineralisierungen zu finden sind.
Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an:
Philip Williams
Geschäftsführender Vorsitzender und Interims-CEO
Investor Relations
Gebührenfrei: 1-833-572-2333
E-Mail: info@labradoruranium.com
Website: www.labradoruranium.com
Twitter: @LabradorUr
LinkedIn: www.linkedin.com/company/labrador-uranium-inc/
In Europa:
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Obwohl LUR versucht hat, wichtige Faktoren zu identifizieren, die dazu führen könnten, dass die tatsächlichen Handlungen, Ereignisse oder Ergebnisse wesentlich von denen abweichen, die in den zukunftsgerichteten Informationen enthalten sind oder durch zukunftsgerichtete Informationen impliziert werden, kann es andere Faktoren geben, die dazu führen, dass die Ergebnisse nicht wie erwartet, geschätzt oder beabsichtigt ausfallen. Es kann nicht garantiert werden, dass sich zukunftsgerichtete Informationen und Aussagen als richtig erweisen, da die tatsächlichen Ergebnisse und zukünftigen Ereignisse erheblich von den erwarteten, geschätzten oder beabsichtigten abweichen können. Dementsprechend sollten sich die Leser nicht in unangemessener Weise auf zukunftsgerichtete Aussagen oder Informationen verlassen. LUR ist nicht verpflichtet, zukunftsgerichtete Informationen aufgrund neuer Informationen oder Ereignisse zu aktualisieren oder neu herauszugeben, es sei denn, dies ist nach den geltenden Wertpapiergesetzen erforderlich.
Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:
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Greg Duras
217 Queen St. West, Suite 401
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email : gduras@consolidateduranium.com
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