Magnetic Induced Polarization - using new technology for greater detection capability of deep and elusive mineralization
Notice bibliographique
Résumé
The Magnetic Induced Polarization (MIP) method uses the measurement of magnetic fields to directly detect internal and external current flow from IP-generating targets, rather than the resultant surface currents as with conventional Electric Induced Polarization (EIP). Magnetometric Resistivity (MMR) measures the magnetic field produced by galvanic current flow to detect horizontal variations in resistivity. We focus primarily on the MIP method but since MIP and MMR data are collected simultaneously, we will treat them together where appropriate. MIP/MMR is insensitive to horizontal layering, and is especially suitable for regions with highly conductive cover where EIP and resistivity responses are sharply attenuated. Magnetic fields easily propagate through such conditions; therefore MIP/MMR is minimally impacted by conductive cover. The other major advantage of MIP/MMR, over traditional electrical IP and resistivity, is that it completely eliminates the need for measurement electrodes. Hence, it is effective in difficult ground contact conditions such as dry sandy soils, frozen ground, and rocky scree slopes. For inversion purposes, MIP has an additional benefit that magnetic fields can be measured in all three axes simultaneously, which provides significantly more information about target position and attitude. By using SQUID technology and remote referencing, we are able to improve the data quality and extract useful three component MIP and MMR data. We present a number of field trials using both frequency and time domain methods to analyze the MIP and MMR responses from porphyry copper, and unconformity uranium ore bodies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».