3-D Integrated Geological Modeling in the Abitibi Subprovince (Quebec, Canada): Techniques and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract — The development of robust 3-D geological models involves the integration of large amounts of public geological data, as well as additional accessible proprietary lithological, structural, geochemical, geophysical, and diamond drill hole data. 3-D models and maps have been available, particularly in the petroleum industry, for more than 10 years. Here, we demonstrate how robust 3-D maps can be used as interactive tools for mineral deposits exploration. In particular, we show how the interrogation of 3-D data sets can constrain exploration targets at depth. The main advantages of this technique for the mining industry are the homogeneity of data treatment and the validation of geological interpretations, taking into account geophysical and geochemical data. Data integration and cross-correlation of geology and geophysics can be achieved in two dimensions in any good GIS package. However, the added strength of 3-D analysis is the integration of separate data sets in three dimensions to build more complete, more realistic models, and in delineating areas of high economic potential at depth. Furthermore, these models can be modified and improved at any time by adding new data from ongoing drilling and geoscientific surveys. This paper presents two examples of 3-D models used for mineral exploration: the Joutel VMS
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».