Thematic Integration of Spatial Data Sets to Delineate Favourable Zones for Uranium Exploration in Gangpur Basin and Parts of Kunjar and Darjing Basins, Odisha
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surface exploration techniques have been key contributors in discovering mineral deposits over the past three decades. However, in the last decade there has been a growing emphasis on integrating remote sensing, geological, geophysical and geochemical exploration techniques to compliment them in identifying concealed deposits. Successful integrated exploration requires putting mappable petrophysical property contrasts in terms of geological and geochemical process that could be associated with different mineralisation environment. The Precambrian Gangpur basin comprising volcanic free sedimentary sequence is considered as a potential geological setting for hosting uranium mineralisation. The Gangpur basin with metasediments of low to medium metamorphic grade classified as the Gangpur Group are known for hosting manganese, limestone and lead-zinc deposits. Uranium mineralization is reported in limonitic carbonaceous phyllite and sheared quartzite of Kumarmunda Formation at Jhamankele-Bhalulata areas. Several uranium anomalies have been associated with gossan at Kaedarpani, Jamdra and in ferruginised laterite at Badekachar, Jarmal, Jhagarpur, Kadorpani, Karamabahal, Tetelkela & Kumtinunda. In the present study geological, geophysical and remote sensing data sets are processed and integrated with other available data to delineate target zones for uranium exploration. Even though direct detection of uranium mineralisation remains unresolved in exploration strategy, instead it is becoming increasingly instructive to focus on mapping suitable depositional environments. The enhanced satellite imagery is interpreted in terms of thematic layers viz. trend lines, lineaments, faults and geological contacts. The aeromagnetic data is processed and interpreted thematic layers of magnetic breaks and linears from total magnetic intensity (TMI), the reduced to pole (RTP), tilt derivative and amplitude of analytical signal grid images. The radiometric data is processed based on their broad lithology and radio-elemental distribution maps viz. count maps, ratio maps, ternary (%K-eTh-eU) and eU/K – eU/eTh – eU images are generated to aid in mapping uranium favourability zones. The favourability image zones with high eU/K, eU/eTh and eU counts zones are classified into class based on statistics and anomalous high zones are picked up as uranium favourable locales. The thematic layers of geological contacts, lineaments and faults interpreted from satellite imagery, magnetic linears interpreted from aeromagnetic data and uranium favourability zone extracted from Airborne Gamma Ray Spectrometric (AGRS) data are overlaid. Based on spatial association of favourable features few locals are delineated for uranium exploration.
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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 | 0,001 | 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 ».