Exploration Drillhole Targeting with Gocad: Recent Advances in 3D Model Construction, Query and Visualisation
Notice bibliographique
Résumé
The work described here summarises an early experiment in multidisciplinary, integrated 3D GIS for exploration drillhole targeting using the Gocad technology. The objective of the project was to prove the feasibility of 3D model construction and multi-layer spatial data query and analysis using a typically incomplete and inconsistent property-scale mineral exploration data set. The data are from a junior mining company exploring for gold on the south Carlin Trend, Nevada, U.S.A.A 3D "topological" structural model of fault blocks and horizons was constructed based on surface fault and contact mapping, and sections interpreted from sparse drilling. The resulting 3D representation corresponds to the vector geological map layer in 2D GIS. A 3D grid was superimposed on the model volume, corresponding to a raster grid in 2D GIS, in which each grid cell "knows" to which fault block and formation it belongs. Several more layers of geophysical, geochemical, and spatial-topological data were added to the 3D grid model, which was then used as a basis for query and analysis using Boolean and numerical operations. 3D spatial queries, like their counterpart in 2D GIS, correspond to conventional exploration reasoning for highlighting model sub-volumes favourable to mineral occurrence, and thus likely drillhole targets. They may also be used in developing an understanding of the multidisciplinary data relationships that define mineral occurrence.Results of this case study demonstrate that a trained user of the technology can construct an advanced 3D topological model of a property containing several formations, multiple fault blocks, drilling, geophysical and geochemical data within a time frame (approximately 10-15 days in this case) that is very short in comparison to project cycle times and data acquisition costs. The value of the model to the exploration team in this case study was regarded as very high, and is now being used as a framework for guiding ongoing exploration decisions.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».