Electromagnetic imaging of a complex ore body: 3D forward modeling, sensitivity tests, and down-mine measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigated the capability of audio-magnetotellurics (AMT) not only to detect, but also to delineate complex conductive ore bodies at minable depths. A detailed 3D numerical-electrical resistivity model of the Bathurst no. 12 deposit (New Brunswick, Canada) was constructed using available geologic and geophysical information. Different geologic and data acquisition conditions were simulated: presence of overburden; different geometries, dimensions, and positions of the ore body; and different data sampling regimes. The behavior of the surface 3D electromagnetic fields was compared with that from bodies of infinite strike extent. The 3D and 2D AMT responses were similar at high frequencies, so 2D modeling was shown to be both valid and sufficient. However, at low frequencies only those responses for current flow perpendicular to the body (the transverse magnetic mode in a 2D case), were reasonably similar. The 2Dinversions showed that the position and the top of the 3D ore body were well resolved, but the bottom of the ore body's resis-tivity were poorly resolved. To increase resolution at depth below ore bodies, and to possibly extend mine life, we recommend that AMT measurements are taken from within mines. Simple mod-els of ore bodies were simulated to show responses at depth, and to undertake body stripping of the overlying structures. The tests showed that conductive structures above the measurement level can have a strong influence on imaging of conducting zones below, and can produce distortion effects in apparent resistivity and phase. Although the body-stripping approach reduces these effects and gives an indication of whether there are conductive structures below, the resulting image is considerably different from that of a model without overlying conductive structures. Full 3D inversion, holding known structures at constant, is required.
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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 ».