Seismic methods in mineral exploration and mine planning — Introduction
Notice bibliographique
Résumé
Across the globe, the mineral industry is seeking technology to improve exploration efficiency at depth and to help design safer and more productive mines. Seismic methods are increasingly used by this industry for a wide range of commodities including base metals, uranium, diamonds, and precious metals. Seismic methods provide high-resolution images of geologic structures hosting mineral deposits and, in a few cases, can be used for direct targeting of mineral deposits. Applications are not limited to only surface seismic surveys, but also include borehole seismic methods such as VSP and crosshole imaging. To date, tens of 2D and 3D surface seismic surveys have been acquired in Canada, Europe, Australia, and South Africa (see Malehmir et al., 2012) to help in targeting mineral deposits at depth or for designing deep mines. The steadily increasing usage of reflection seismic methods demonstrates that they are finally becoming recognized and established within the mining sector. This brings new opportunities for geophysicists, but also new challenges. Some of these challenges and opportunities are presented and discussed in the special section. This special issue contains a wide range of topics, from petrophysical studies to data acquisition, processing and imaging, as well as 2D and 3D seismic modeling of mineral deposits and their host-rock structures. Papers from both industry and academia are presented, which illustrate the importance of seismic methods not only in the hydrocarbon industry, but also in the mineral industry. Malehmir et al. review important contributions that have been made in developing seismic techniques for the mining industry with focus on four main regions: Australia, Europe, Canada, and South …
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».