Elastic finite-difference modeling of volcanic-hosted massive sulfide deposits: A case study from Half Mile Lake, New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present elastic finite-difference modeling results over a geologically realistic 2D representation of the Half Mile Lake volcanic-hosted massive sulfide deposit, New Brunswick, Canada. The model is constrained by geologic information from surface mapping and boreholes, whereas petrophysical properties are provided by wireline logging data acquired in two boreholes intersecting different parts of the deposit. We analyzed the P-P, P-S, S-P, and S-S responses of the lower and deep mineralized zones and assessed some compositional effects by substituting massive sulfides with gabbro properties in the model. Finite-difference modeling results predict complex scattering signature associated with the lower and deep sulfide zones. Both zones scattered back P-P, P-S, S-P, and S-S waves generally having strongest amplitudes in the stratigraphy down-dip direction. The P-S, S-P, and S-S scattered waves, if properly recorded on multicomponent data, represent useful signal that could help the targeting of deep sulfide mineralization. Finite-difference simulations further reveal phase-reversals on P-P wavefields scattered at the lower and deep zones. The phase reversals are not observed for gabbro inclusions, suggesting that this signature could be used to discriminate gabbro units from sulfide mineralization. The finite-difference simulation successfully reproduces many events of the VSP data, in particular P-S and S-S events on the radial component and P-P and S-P events on the vertical component. Comparison with 3D data is rather poor and only shows weak correlation with P-P events from the lower and deep zones. Despite the poor correlation, a prestack time migrated S-P section displays an amplitude anomaly at the location of the deep zone, suggesting that S-P waves were recorded on the 3D data, although this survey was acquired with explosive sources and vertical geophones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».