The future of automated drill core logging: Charcaterizating kimberlite dilution by chrustal material at the Snap Lake diamond mine (NT, Canada) using SWIR (1.90-2.36 µm) and LWIR (8.1-11.1 µM) hyperspectral imagery
Notice bibliographique
Résumé
To develop an automated method for generating predictive crustal dilution maps for kimberlites, short-wave infrared (SWIR, 1.90-2.36 μm) and long-wave infrared (LWIR, 8.1-11.1 μm) hyperspectral images were collected from two drill cores from the Snap Lake diamond mine (NT, Canada) using the SisuROCK system. The images were processed using continuous wavelets to isolate mineral spectral features from the background material. Endmembers were extracted from the images with each mineralogical endmember assigned to one of four compositional groups: undiluted kimberlite, micro-diluted kimberlite, macro- and micro-diluted kimberlite, and crustal rocks. These endmembers were used to classify the SWIR and LWIR images, and the results were validated using linescan data, drill core logs, petrology reports, and the results of X-ray diffraction, Raman spectroscopy, and Micro-FTIR spectroscopy. The classified images were used in three ways: to identify diluted kimberlite, to visualize the contacts between different units, and to visualize the relationship between kimberlite dilution and kimberlite facies. At Snap Lake, the benefits of this technique are twofold: (1) it detects crustal dilution in kimberlite, which can be difficult using only visual linescan techniques, and this will improve diamond grade estimates, and (2)important compositional information can be collected from the surface of drill core in a standardized, automated, rapid, and non-destructive manner. Furthermore, the technique can distinguish between micro- and macro- dilution, which can not be accomplished using visible, conventional drill core logging techniques. Having a predictive dilution map available during the visual drill core logging process results in the production of more detailed drill core logs that help in the collection of dilution data and the development of accurate kimberlite emplacement models.
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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 | 0,001 | 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 ».