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Enregistrement W2111117944 · doi:10.1111/1365-2478.12269

Physical property analysis and preserved relative amplitude processed seismic imaging of volcanogenic massive sulfides—a case study from Neves–Corvo, Portugal

2015· article· en· W2111117944 sur OpenAlexaff
Sinem Yavuz, J. Kinkela, A. Dzunic, Matthew Penney, Rodrigo Neto, Vítor Araújo, Sasha Ziramov, Roman Pevzner, Milovan Urošević

Notice bibliographique

RevueGeophysical Prospecting · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensLundin Mining (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyMineralization (soil science)GeochemistryMineral explorationSulfide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Neves–Corvo is one of the biggest mining districts on the Portuguese side of the Iberian Pyrite Belt hosting six different lower Carboniferous copper, zinc, lead and tin orebodies including Lombador, Neves, Graça, Corvo, Zambujal, and Semblana. During the past 50 years, geological, geochemical, and geophysical methods were utilized in the exploration of volcanogenic massive sulfide deposits at Neves–Corvo. Electromagnetic, earth resistivity, and principally gravimetry methods played major roles in the geophysical exploration of the area. However, in 2011, as the exploration depth for volcanogenic massive sulfide mineralization became ever deeper, the surface reflection seismic technique was trialled. Initially, elastic property measurements were employed on numerous core samples to determine the seismic properties of the major formations of Neves–Corvo. The contrast in acoustic impedance values derived from these measurements showed that there should be a significant difference in the seismic response of mineralization relative to the surrounding host rocks. Based on this, a high‐resolution 3D seismic survey was acquired over the Neves–Corvo mine and its southeastern extension in order to image known deep volcanogenic massive sulfide mineralization to validate the seismic reflection technique and to potentially identify new mineralization targets. As a result, the Semblana and Lombador deposits were successfully imaged, along with key lithological contacts and geologic structures. Additionally, copper sulfide extensions south of Semblana were discovered. Unfortunately, all of the high‐priority targets that were identified from the seismic data were subsequently drilled and many of them found to be non‐economic. In order to overcome the non‐uniqueness of the original seismic data, full‐waveform sonic and pseudo‐logs were used to model different interfaces and calibrate the seismic data. These results indicated that preserved relative amplitude processing might be of importance to help reduce the ambiguity in direct detection of volcanogenic massive sulfide based on seismic amplitude anomalies. The customized relative amplitude processing of a sub‐dataset over the Semblana deposit was then performed. The newly obtained seismic cube was calibrated with existing drillholes, and a volumetric interpretation was performed by utilizing amplitude‐based geobodies. Eventually, superior target zonation and precision for the subsequent deep drilling campaign was achieved with the revised interpretation, clearly showing that the high priority targets originally identified from the legacy data would not have passed the targeting criteria in the reprocessed data due to their relatively weak amplitude response. The results obtained from this study inspired the subsequent reprocessing of the full seismic dataset.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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