Fitzroy Minerals und Fleet Space Technologies Nutzen Maschinelles Lernen zur Definition Neuer Ungetesteter Ziele im Kupferprojekt Buen Retiro, Chile

VANCOUVER, BRITISH COLUMBIA – 22. Oktober 2026 (NEWMEDIAWIRE) – Fitzroy Minerals Inc. (TSXV: FTZ, OTCQX: FTZFF, FSE: C3Y) („Fitzroy“ oder das „Unternehmen“) freut sich, die Ergebnisse einer integrierten seismischen und Machine-Learning- („ML“-) Targeting-Studie bekannt zu geben, die mit Fleet Space Technologies („Fleet“) auf dem Buen-Retiro-Kupferprojekt in Copiapo, Chile („Buen Retiro“ oder das „Projekt“), abgeschlossen wurde. Das ML-Targeting generierte eine ranggeordnete Reihe von Prioritätsdomänen (Abbildung 1), indem 3D-Ambient-Noise-Tomographie- („ANT“-) Daten mit früheren geophysikalischen Untersuchungen, geologischen Modellen und etwa 24.400 Kupferanalysen aus 140 Bohrlöchern kombiniert wurden. Das Modell identifizierte neun Bereiche, in denen die unterirdischen Eigenschaften stark der Signatur der Gesteine ähneln, die die bekannte Kupfermineralisierung von Buen Retiro beherbergen.

Die regionalen und infill-ANT-Untersuchungen von Fleet kartierten die tiefere Geologie des Projekts weit über die Tiefen der aktuellen Bohrungen hinaus. Die Technik nutzt natürliches seismisches Rauschen, um ein 3D-Bild des Gesteins unter der Oberfläche zu erstellen. Dies gibt Fitzroy einen 3D-Rahmen, um bekannte mineralisierte Trends zu verfolgen und neue, bisher ungetestete Möglichkeiten bis zu einer Tiefe von etwa 400 Metern zu identifizieren, einschließlich in Richtung der zu 100 % im Besitz befindlichen Sierra-Fritis-Liegenschaften im Osten. Die ausgedehnte alluviale Kiesbedeckung in der Region macht die geologische Oberflächenkartierung und damit die Target-Generierung wesentlich schwieriger.

Fitzroy hat ein 5.000-Meter-Bohrprogramm mit Diamant- und Reverse-Circulation- („RC“-) Bohrgeräten begonnen. Während Bohrprotokolle und Analyseergebnisse eingehen, werden Fitzroy und Fleet die neuen Daten nutzen, um das ML-Modell zu aktualisieren. Auf diese Weise dient jedes neue Bohrloch drei Zwecken: Testen eines bestimmten Ziels, Verbessern oder Validieren des ML-Modells und Unterstützung der nächsten Bohr entscheidung.

Höhepunkte:

• Ein ranggeordnetes Portfolio von neun Zielgebieten, alle völlig neu und ungetestet und innerhalb von 400 m von der Oberfläche.
• Die Ziele kombinieren Fleets 3D-ANT-Untergrundmodell mit Fitzroys eigenen geophysikalischen Untersuchungen (IP-Ladungsfähigkeit, IP-Widerstand und magnetische Suszeptibilität) und etwa 24.400 Kupferanalysen aus 140 Bohrlöchern.
• Die Ziele konzentrieren sich auf kiesbedeckte Geologie und schließen zuvor abgebautes Gelände oder Bereiche innerhalb von 200 Metern um ein bestehendes Bohrloch aus.

Merlin Marr-Johnson, Präsident und CEO von Fitzroy, kommentierte: „Wir glauben, dass Buen Retiro viele der geologischen Merkmale der großen Eisenoxid-Kupfer-Gold- (IOCG-) Lagerstätten in Candelaria und Mantoverde teilt, doch das Sulfidpotenzial der weiteren Liegenschaft wurde kaum getestet. Bisher standen die oxidische Kupfermineralisierung und ihr Potenzial zur Unterstützung eines kapitalarmen, kurzfristigen Produktionsbetriebs im Fokus.

„Jetzt haben wir jedoch ein Werkzeug, um die Explorationsoptionalität dieses großen IOCG-Systems in einer der produktivsten Kupferregionen Chiles zu testen. Durch die Kombination fortschrittlicher 3D-Untergrundbildgebung mit maschinellem Lernen und unserer umfangreichen Bohrungsdatenbank können wir nun blinde Explorationsziele unter der Kiesbedeckung identifizieren und priorisieren. Wenn das ML-Targeting erfolgreich ist, wird es ein kosteneffizientes Entdeckungswerkzeug sein, das Wert für die Aktionäre schafft.“

Eingabedaten

Das Modell kombinierte vier 3D-geophysikalische Datensätze mit Geologie und Kupferanalyseergebnissen aus Bohrungen (Tabelle 1).

Klicken Sie hier, um Tabelle 1 zu sehen – Zusammenfassung der 4 Datensätze und Kupferanalyseergebnisse, die im neuen ML-Targeting verwendet wurden.

Von der 3D-Untergrundbildgebung zu ranggeordneten Bohr zielen

Fleets Arbeit bei Buen Retiro begann mit einer regionalen ANT-Untersuchung, die von Fitzroy Anfang 2026 in Auftrag gegeben wurde. Die ANT-Untersuchung wurde konzipiert, um ein besseres Bild der tieferen Geologie des Projekts zu erhalten. Dies identifizierte Strukturen und Zonen im Zusammenhang mit Alteration und Brekziierung in der Tiefe und gab Fitzroy einen 3D-Rahmen für weitere Exploration.

Anschließend wurde eine höher auflösende ANT-Untersuchung mit engerem Abstand über dem Hauptinteressengebiet abgeschlossen. Diese Infill-Untersuchung verbesserte das Verständnis der Verwerfungen und Brüche, die als Hauptkontrolle sowohl für Permeabilitätskorridore als auch für die damit verbundene Mineralisierung interpretiert werden. Die Infill-Untersuchung ermöglichte auch eine engere Korrelation der ANT-Daten mit vorhandenen geophysikalischen und Bohrungsdaten.

Die ML-Targeting-Phase wandelte dann dieses geologische und geophysikalische Bild in eine Reihe von Explorationsmöglichkeiten um. Die Ziele sind darauf ausgelegt, Fitzroys eigene geologische Interpretation und Bohrplanung zu ergänzen, nicht zu ersetzen.

Targeting-Methode

Die Targeting-Methode folgt vier Schritten, von der Kupfervorhersage bis zu ranggeordneten, konzeptionellen Zielen:

• Vorhersage. Das ML-Modell erlernte die Beziehung zwischen geophysikalischen Daten und Kupferanalysen aus bestehenden Bohrlöchern, um eine quantifizierte Unsicherheit für jeden Punkt im Raum innerhalb des Untersuchungsgebiets zu schätzen. Ziel war es, Zonen vorherzusagen, in denen eine Kupfermineralisierung mit Gehalten über einem Schwellenwert von 0,5 % Cu innerhalb von 25-Meter-Gesteinsblöcken im gesamten Untersuchungsgebiet liegen könnte, zusammen mit einem Unsicherheitswert für jeden Block. Der Schwellenwert von 0,5 % Cu wird verwendet, um Blöcke auf oder über dem Zielgehalt visuell zu identifizieren, und stellt keine einheitliche Schätzung des Kupfergehalts pro Block dar.

• Verfeinerung. Blöcke wurden von der Betrachtung ausgeschlossen, wenn sie innerhalb des abgebauten Tagebaus, der kartierten Kiesbedeckung oder innerhalb von 200 Metern um ein bestehendes Bohrloch lagen, damit die Zielauswahl sich auf Gelände mit echtem Explorationswert konzentriert.

• Domänen. Die verbleibenden Blöcke wurden in neun geografische Bereiche („Domänen“) gruppiert, die jeweils eine Gruppe von Blöcken mit ähnlicher vorhergesagter Reaktion (siehe Abbildung 1) innerhalb eines Bereichs hoher Konfidenz darstellen und als geologisch signifikant interpretiert werden.

Bohrplanung

Fitzroy und Fleet überprüfen nun Bohrrichtungen und -reihenfolge für die Liste der Explorationsziele. Alle Ziele liegen innerhalb der obersten 400 Meter der Oberfläche, und Fitzroy hat 5.000 Meter kombinierte RC- und Diamantbohrungen zugewiesen, um die neuen Bereiche zu testen. Während Bohrprotokolle und Analyseergebnisse eingehen, werden Fitzroy und Fleet sie mit der ursprünglichen Zielliste vergleichen und das Modell entsprechend aktualisieren. Die neuen Ergebnisse fließen dann in zukünftige Versionen des Modells ein, schärfen seine Vorhersagen und helfen bei der Planung der nächsten Bohrrunde. Auf diese Weise dient jedes neue Bohrloch zwei Zwecken: Testen eines bestimmten Ziels, Aktualisieren oder Validieren des ML-Modells und Unterstützung der nächsten Bohrentscheidung.

Technischer Kontext

Die neuen Explorationsdomänen sind konzeptionelle Explorationsziele, die noch nicht durch Bohrungen getestet wurden. Sie markieren Bereiche, in denen die kombinierten geophysikalischen und Analyseergebnisse den bekannten Zonen der Kupfermineralisierung von Buen Retiro ähneln.

Die Ziele bestätigen nicht das Vorhandensein, den Gehalt, die Größe oder die Kontinuität der Mineralisierung. Die Zuverlässigkeit des Modells hängt von der Qualität und Abdeckung der zugrunde liegenden Daten ab und nimmt mit der Entfernung von bestehenden Bohrlöchern und mit der Tiefe tendenziell ab. Aus diesem Grund sollen die Ziele zusammen mit konventioneller geologischer Interpretation und anderen Explorationsinformationen verwendet werden, nicht an deren Stelle.

Sachkundige Person („QP“)

Dr. Scott Jobin-Bevans (P.Geo., Ph.D., PMP), eine QP gemäß Definition von NI 43-101 und unabhängiger geologischer Berater des Unternehmens, hat die in dieser Pressemitteilung bereitgestellten technischen Informationen überprüft und genehmigt und die offengelegten Daten verifiziert, einschließlich der Probenahme-, Analyse- und Testdaten, die den in dieser Pressemitteilung enthaltenen technischen Informationen zugrunde liegen.

Über Fleet Space Technologies

Fleet Space Technologies ist ein australisches Frontier-Technologieunternehmen, das seismisch geführte 3D-Untergrundbildgebung einsetzt, um geowissenschaftlichen Teams zu helfen, zu verstehen, was unter der Oberfläche liegt. Fleet kombiniert seine Bildgebungstechniken mit den vorhandenen geologischen, geophysikalischen und Bohrungsdaten eines Kunden und nutzt maschinelles Lernen, um dieses kombinierte Bild in ranggeordnete Empfehlungen für Entdeckungs-, Erweiterungs- und Entwicklungsentscheidungen umzuwandeln. Wenn neue Bohrungs- und andere Daten verfügbar werden, können Fleets Modelle aktualisiert werden, sodass neue Ergebnisse weiterhin zukünftige Untergrundentscheidungen schärfen und Bohrvorhersagen liefern, die der Bodenwahrheit standhalten.

Über Fitzroy Minerals

Fitzroy Minerals konzentriert sich auf die Exploration und Entwicklung von Kupfervermögenswerten mit erheblichem Aufwärtspotenzial in Chile. Die beiden Hauptliegenschaften des Unternehmens sind das Buen-Retiro-Kupferprojekt nahe Copiapo, Chile, und das Caballos-Kupferprojekt in Valparaiso, Chile. Die Aktien von Fitzroy Minerals sind an der TSX Venture Exchange unter dem Symbol FTZ und am OTCQX unter dem Symbol FTZFF notiert.

Im Namen des Vorstands von Fitzroy Minerals Inc.

Merlin Marr-Johnson
Präsident und CEO

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Merlin Marr-Johnson
+447803712280
[email protected]

Weitere Informationen zu Fitzroy Minerals finden Sie auf der Website des Unternehmens: www.fitzroyminerals.com

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