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Enregistrement W1985409935 · doi:10.1190/geo2012-0133.1

Application of 3D seismic techniques to evaluate ore resources in the West Wits Line goldfield and portions of the West Rand goldfield, South Africa

2012· article· en· W1985409935 sur OpenAlexaff
M. Manzi, Mark A. S. Gibson, Kim A.A. Hein, Nick King, Raymond Durrheim

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensBarrick Gold (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyReefGeophysical imagingFault (geology)SeismologyBoreholeMining engineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT As expensive as 3D seismic reflection surveys are, their high cost is justified by improved imaging of certain ore horizons in some of the Witwatersrand basin gold mines. The merged historical 3D seismic reflection data acquired for Kloof and South Deep mines forms an integral part of their Ventersdorp Contact Reef mine planning and development programme. The recent advances in 3D seismic technology have motivated the reprocessing and reinterpretation of the old data sets using the latest algorithms, therefore significantly increasing the signal-to-noise ratio of the data. In particular, the prestack time migration technique has provided better stratigraphic and structural imaging in complex faulted areas, such as the Witwatersrand basin, relative to older poststack migration methods. Interpretation tools such as seismic attributes have been used to identify a number of subtle geologic structures that have direct impact on ore resource evaluation. Other improvements include more accurate mapping of the depths, dip, and strike of the key seismic horizons and auriferous reefs, yielding a better understanding of the interrelationship between fault activity and reef distribution, and the relative chronology of tectonic events. The 3D seismic data, when integrated with underground mapping and borehole data, provide better imaging and modeling of critical major fault systems and zones of reef loss. Many faults resolve as multifault segments that bound unmined blocks leading to the discovery and delineation of resources in faulted areas of the mines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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