Three-dimensional inversion of SQUID TEM data at Lalor Lake VMS deposit
Notice bibliographique
Résumé
The combination of high fidelity and late time channels make SQUID magnetometers an attractive sensor for deep and highly conducting targets. Here we focus upon a data set acquired over the Lalor Lake VMS deposit. The deposit consists of a zinc zone between 700m and 1000m depth and a deeper gold/copper zone. The SQUID data set had previously been interpreted using the plate modeling to yield two conductors respectively corresponding to the zinc zone and the gold-copper zone. In this paper we invert these data with our 3D TEM inversion algorithm to produce a 3D voxel conductivity volume. Our 3D model recovers a shallow dipping conductor, which coincides well with the plate model of the zinc zone, as well as a large conductor below 1000m depth. Our inversion is done without incorporating prior knowledge and there is always the potential that large features at depth can be an artifact of the inversion algorithm. To investigate this, and to have confidence, or not, in the existence of the deep body, we carry out a hypothesis analysis where we attempt to find a model that does not have a high conductivity at depth. Forward modeling and subsequent inversion confirms that there must be another conductor below the zinc zone. Much of the concentration of conductivity lies near the region indicated by the initial blind inversion, but the amplitudes and distribution are different. Nevertheless, despite lack of knowledge about geometric details, there is some highly conductive material at depth and it would warrant a drill hole. In a final analysis we look at the relative merits of using B or dB/dt for the particular geometry of this survey. We generate synthetic B and dB/dt data based on our inversion model of Lalor Lake deposit. While the B-field data inversion recovers the correct locations and geometries of the two compact conductors, the dB/dt inversion shows the shallow conductor in a distorted geometry and the deep conductor as a blurred conductive region with conductivity much smaller than the true model. This demonstrates that B-field data can be are superior to dB/dt data for this survey in which we have surface transmitters and receivers.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».