Improving lithological discrimination in exploration drill-cores using portable X-ray fluorescence measurements: (2) applications to the Zn-Cu Matagami mining camp, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A new geoscientific application of portable XRF (pXRF) analysers is the acquisition of high-spatial resolution down-hole geochemical profiles obtained in-situ on exploration drill-cores. One advantage of such profiles over traditional laboratory geochemistry, apart from the non-destructive aspect of pXRF, is that they are obtained quickly, in the field. So they can help exploration companies take important decisions such as “has a target stratigraphic horizon been reached, or should we drill deeper?” For example, in the Matagami mining camp, pXRF data permits the rapid distinction of two visually similar and variably altered rhyolites in the Persévérance area, based on a plot of Ti/Zr vs Al/Zr. The corrected pXRF data plot within the same fields as the traditional geochemical analyses for these rhyolites. Another advantage of pXRF profiles for exploration companies, geological surveys or academic researchers is the ability to locate lithological contacts better, and in general improve down-hole lithological discrimination, especially for fine-grained and/or hydrothermally altered lithologies. For example, in the Caber volcanogenic massive sulphide deposit area, there are abundant intrusions which makes it difficult to follow the volcanic stratigraphy between drill-holes and sections. In the drill-hole studied, the pXRF data, plotted as down-hole profiles of elements/oxides and ratios, allow several previously unidentified altered dykes to be distinguished from altered rhyolites.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».