Preguntas frecuentes

DXPLR procesa cubos de datos hiperespectrales orbitales (VNIR/SWIR/TIR) y aplica IA basada en la física para aislar del ruido cortical las respuestas armónicas de frecuencia del subsuelo. Estas señales se contrastan con la base de datos de referencia patentada de DXPLR, con huellas de resonancia calibradas de minerales e hidrocarburos, para confirmar la identidad de la materia prima objetivo. Una vez verificada, nuestros modelos de inversión calculan la profundidad, el espesor y la intensidad del objetivo hasta +3.000 metros, con una tolerancia de ±30 m.

Muy poco. Según el proyecto, DXPLR puede comenzar con un área de interés definida y una materia prima objetivo. Como el proceso es remoto y no invasivo, por lo general no se requiere acceso físico al sitio.

Los resultados de DXPLR se pueden validar con datos independientes del subsuelo, incluidos resultados de perforación, registros de pozos, ensayos e información sísmica, geológica, geofísica y geoquímica. En las pruebas ciegas, las predicciones se establecen antes de que DXPLR reciba los datos de validación correspondientes, lo que permite comparar objetivamente los resultados con lo que se observa después.

DXPLR trabaja con minerales e hidrocarburos, en tierra y costa afuera. Como la tecnología está basada en el espacio y se aplica de forma remota, puede evaluar oportunidades en distintas regiones geográficas y entornos operativos sin requerir acceso físico.

Un ciclo típico de inteligencia de DXPLR puede completarse en aproximadamente cuatro semanas, según el tamaño, la complejidad y los objetivos del proyecto. Esto permite avanzar las decisiones de exploración en semanas en lugar de los meses o años que suelen asociarse con los flujos de trabajo convencionales.

Sí. DXPLR trabaja mediante estructuras de asociación flexibles, que incluyen coinversión a nivel de proyecto, asociaciones de exploración, licencias de inteligencia y datos, y alianzas tecnológicas o de servicios. La estructura adecuada depende de la oportunidad y de los objetivos del socio.

No. DXPLR está diseñado para complementar la inteligencia de exploración convencional, no para reemplazarla. Los métodos tradicionales ayudan a determinar dónde podrían encontrarse hidrocarburos o mineralización; DXPLR agrega inteligencia independiente de detección directa para ayudar a evaluar si la huella objetivo está realmente presente. Juntos, respaldan decisiones de exploración de mayor convicción.

DXPLR convierte su análisis en inteligencia lista para tomar decisiones, que puede incluir mapas de oportunidades, corredores de exploración, pozos virtuales, clasificación de objetivos, priorización de prospectos y recomendaciones de perforación, todo validado con datos de exploración convencionales. Los entregables están diseñados para pasar de la interpretación técnica a la decisión de inversión.

DXPLR ha demostrado capacidad de detección más allá de los 3.000 metros. La capacidad real en cada proyecto depende del objetivo, del contexto geológico y de los parámetros del proyecto.

DXPLR ha logrado resultados superiores al 90 % en programas seleccionados de validación ciega en mineralización e hidrocarburos, con criterios de validación acordados previamente y comparación con datos independientes del subsuelo. Los resultados varían según el proyecto, la geología, el objetivo y la metodología de validación.

Los métodos convencionales por satélite y de teledetección suelen caracterizar las condiciones de la superficie o utilizar indicadores indirectos. El enfoque patentado de DXPLR está diseñado para identificar huellas de resonancia de frecuencia asociadas con la mineralización y los hidrocarburos objetivo en el subsuelo, lo que aporta una capa adicional de inteligencia antes de perforar.

Porque la perforación sigue siendo la prueba física definitiva del subsuelo. DXPLR está diseñado para mejorar la decisión antes de comprometer capital en la perforación, ayudando a identificar, clasificar y validar las oportunidades que justifican una mayor inversión. El objetivo no es eliminar la perforación, sino perforar para validar las mejores oportunidades en lugar de perforar para descubrir dónde podrían estar. Perforar para validar, no para descubrir.