Reviewing mining projects from discovery through to operations, there’s one issue that comes up time and time again: resource classification. Teams spend countless hours on estimation methods and geological interpretation, only to fall short when it comes to correctly classifying the resource. Why does it happen? Optimism bias (often driven by board or funding expectations) Time pressure at the end of a study Inexperience with classification standards Or simply underestimating how critical classification really is As an external reviewer, here are a few practical principles that consistently separate robust resource models from risky ones: 🔹 Let drill spacing lead the classification Be strict. If there are spacing gaps, classify them accordingly. No “spotted dogs”. 🔹 Avoid circles around drill holes Resources aren’t radial. Use orebody knowledge and geological controls to define realistic shapes. 🔹 Data integrity matters QAQC results, core recovery, and missing samples must be reflected in the classification. Confidence in tonnes starts with confidence in data. 🔹 Respect the limits of your estimation parameters Search radii, variography, and interpolation choices should cap — not inflate — classification confidence. 🔹 Classify waste properly If the drill spacing supports a measured ore classification, the same logic applies to internal waste. Mining companies want to know where measured waste is — ironically, we mine far more waste than ore. Resource classification isn’t a tick-box exercise. It’s a risk statement, and decision-makers rely on it more than we often acknowledge. Get it right early, and everything downstream — mine design, scheduling, economics — becomes stronger. Happy to discuss or hear how others approach this challenge in their projects.

Jour 28/30 du Challenge 📘 Fiche Exercice N°28 : Visualisation et cartographie avancée sous TMAP – De la représentation spatiale à la production cartographique géostatistique ✍️ Ing. NGUEYAP AMBANI AUGUSTIN SERGE (Ingénieur Géologue – Spécialiste) 💡 Cette fiche est un outil concret pour : - Découvrir les fonctionnalités avancées de TMAP pour la visualisation spatiale - Produire des cartes géostatistiques professionnelles adaptées à l’exploration et à l’environnement - Relier les résultats aux applications pratiques en gestion des ressources et communication scientifique - Exploiter des scripts R/Python pour automatiser la production cartographique 👉 Pourquoi c’est utile ? Parce qu’elle vous permet de passer de la simple analyse à la production cartographique avancée, directement exploitable dans vos projets. 🙏 Merci à celles et ceux qui aiment 👍, commentent 💬 et partagent 🔄 ce contenu. Votre soutien nous permet de continuer à proposer des formations de qualité.

Jour 27/30 du Challenge 📘 Fiche Exercice N°27 : Quantification de l’incertitude spatiale – Analyse des écarts-types d’estimation en krigeage ✍️ Ing. NGUEYAP AMBANI AUGUSTIN SERGE (Ingénieur Géologue – Spécialiste) 💡 Cette fiche est un outil clé pour : - Comprendre la notion d’incertitude spatiale en géostatistique - Analyser les écarts-types d’estimation issus du krigeage - Relier les résultats à la fiabilité des cartes et modèles - Exploiter des scripts pratiques en R/Python pour calculer et visualiser l’incertitude 👉 Pourquoi c’est utile ? Parce qu’elle permet de passer de la simple estimation à une évaluation robuste de la précision, indispensable en exploration minière, hydrogéologie et environnement. 🙏 Merci à celles et ceux qui aiment 👍, commentent 💬 et partagent 🔄 ce contenu. Votre soutien nous permet de continuer à proposer des formations de qualité.

Jour 26/30 du Challenge 📘 Fiche Exercice N°26 : Estimation des propriétés mécaniques du sol – Étude géostatistique de la variabilité de la densité et cohésion ✍️ Ing. NGUEYAP AMBANI AUGUSTIN SERGE (Ingénieur Géologue – Spécialiste) 💡 Cette fiche est un outil essentiel pour : - Comprendre la variabilité spatiale des propriétés mécaniques du sol - Appliquer les méthodes géostatistiques pour estimer densité et cohésion - Relier les résultats à des applications géotechniques (fondations, stabilité des talus, infrastructures) - Exploiter des scripts pratiques en R/Python pour reproduire les calculs et visualisations 👉 Pourquoi c’est utile ? Parce qu’elle fournit des outils opérationnels pour l’ingénierie civile, minière et environnementale, en transformant des données de terrain en modèles fiables pour la prise de décision. 🙏 Merci à toutes celles et ceux qui aiment 👍, commentent 💬 et partagent 🔄 ce contenu. Votre soutien nous permet de continuer à proposer des formations de qualité.

Jour 25/30 du Challenge 📘 Fiche Exercice N°25 : Analyse spatiale des teneurs en éléments traces – De la géochimie à l’identification d’anomalies régionales ✍️ Ing. NGUEYAP AMBANI AUGUSTIN SERGE (Ingénieur Géologue – Spécialiste) 💡 Cette fiche est un outil essentiel pour : - Comprendre les fondements géochimiques des éléments traces - Identifier et cartographier les anomalies régionales - Maîtriser les méthodes statistiques et variographiques appliquées aux données géochimiques - Exploiter des scripts pratiques en R/Python pour reproduire les analyses et visualisations 👉 Pourquoi c’est utile ? Parce qu’elle relie directement la géochimie à la géostatistique, en fournissant des outils opérationnels pour l’exploration minière, l’environnement et la recherche scientifique. 🙏 Merci à toutes celles et ceux qui aiment 👍, commentent 💬 et partagent 🔄 ce contenu. Votre soutien nous permet de continuer à proposer des formations de qualité.

Jour 24/30 du Challenge 📘 Fiche Exercice N°24 : Cartographie des précipitations moyennes mensuelles par interpolation géostatistique – De la climatologie à l’interpolation spatiale ✍️ Ing. NGUEYAP AMBANI AUGUSTIN SERGE (Ingénieur Géologue – Spécialiste) 💡 Cette fiche est un outil concret pour : - Comprendre les fondements climatologiques liés aux précipitations - Maîtriser les méthodes d’interpolation géostatistique appliquées aux données climatiques - Réaliser une cartographie fiable des précipitations mensuelles - Exploiter des scripts pratiques en R/Python pour reproduire les calculs et visualisations 👉 Pourquoi c’est utile ? Parce qu’elle relie directement la climatologie à la géostatistique, en fournissant des outils opérationnels pour la gestion de l’eau, l’agriculture et l’environnement. 🙏 Merci à toutes celles et ceux qui aiment 👍, commentent 💬 et partagent 🔄 ce contenu. Votre soutien nous permet de continuer à proposer des formations de qualité. Le chargement de votre document est terminé

Jour 23/30 du Challenge 📘 Fiche Exercice N°23 : Estimation de la teneur aurifère moyenne d’un gisement – De la mine à l’évaluation des ressources ✍️ Ing. NGUEYAP AMBANI AUGUSTIN SERGE (Ingénieur Géologue – Spécialiste) 💡 Cette fiche est un outil stratégique pour : - Comprendre les fondements statistiques et variographiques appliqués aux gisements aurifères - Maîtriser le krigeage de blocs pour l’estimation des ressources - Intégrer une dimension économique dans l’évaluation minière - Exploiter des scripts pratiques en R/Python pour reproduire les calculs et optimiser vos modèles 👉 Pourquoi c’est utile ? Parce qu’elle relie directement la géostatistique à la prise de décision économique, en donnant des outils concrets pour l’évaluation des ressources aurifères. 🙏 Merci à celles et ceux qui aiment 👍, commentent 💬 et partagent 🔄 ce contenu. Votre soutien nous permet de continuer à proposer des formations de qualité.

Jour 22/30 du Challenge 📘 Fiche Exercice N°22 : Cartographie de la pollution des sols – Détection de zones contaminées (Pb, Zn) ✍️ Ing. NGUEYAP AMBANI AUGUSTIN SERGE (Ingénieur Géologue – Spécialiste) 💡 Cette fiche est un outil complet pour : - Identifier et analyser les zones contaminées par le plomb et le zinc - Maîtriser les statistiques exploratoires et l’analyse variographique - Appliquer le krigeage pour cartographier la pollution - Optimiser et valider les modèles pour une meilleure fiabilité - Exploiter des scripts pratiques en R/Python pour reproduire les calculs et visualisations 👉 Pourquoi c’est utile ? Parce qu’elle combine théorie et pratique pour fournir des outils opérationnels en environnement, exploration minière et gestion des sols contaminés. 🙏 Merci à celles et ceux qui aiment 👍, commentent 💬 et partagent 🔄 ce contenu. Votre soutien nous permet de continuer à proposer des formations de qualité. Le chargement de votre document est terminé

Jour 21/30 du Challenge 📘 Fiche Exercice N°21 : Continuité piézométrique d’un aquifère – Cartographie du niveau d’eau souterraine ✍️ Ing. NGUEYAP AMBANI AUGUSTIN SERGE (Ingénieur Géologue – Spécialiste) 💡 Cette fiche est un outil concret pour : - Comprendre la continuité piézométrique et son rôle dans la gestion durable des aquifères - Maîtriser les fondements mathématiques et géostatistiques appliqués à l’hydrogéologie - Réaliser une cartographie précise du niveau d’eau souterraine - Exploiter des scripts pratiques en R/Python pour reproduire les calculs et visualisations 👉 Pourquoi c’est utile ? Parce qu’au-delà de la théorie, vous aurez entre les mains des outils opérationnels pour vos projets : suivi piézométrique, gestion des ressources en eau, études environnementales. 🙏 Merci à celles et ceux qui aiment 👍, commentent 💬 et partagent 🔄 ce contenu. Votre soutien nous permet de continuer à proposer des formations de qualité. Le chargement de votre document est terminé

Jour 18/30 du Challenge 📘 Fiche Exercice N°18 : Sélection automatique de modèles variographiques – Optimisation et ajustement automatique avec R/Python ✍️ Ing. NGUEYAP AMBANI AUGUSTIN SERGE (Ingénieur Géologue – Spécialiste) Cette fiche présente : 1. Objectif de l’exercice 2. Rappel mathématique fondamental 3. Mise en contexte géoscientifique 4. Données fournies 5. Questions 6. Corrigé détaillé et commenté 7. Transition vers la géostatistique 8. Application pratique (R / Python) 9. Synthèse 10. Remerciements et perspectives 🙏 Merci à toutes celles et ceux qui aiment 👍, commentent 💬 et partagent 🔄 ce contenu. Votre soutien nous permet de continuer à proposer des formations de qualité. 🤝 Restons connectés pour échanger et collaborer autour de ces thématiques passionnantes.