Pros and Cons of 2D Crooked Seismic Profiles for Deep Mineral Exploration - A Comparison with 3D Surveys in Geologically Complex Mining Environment
Notice bibliographique
Résumé
Summary Despite being applied for nearly three decades now, the seismic methods for deep mineral exploration are routinely carried out using 2D profiles along existing roads requiring crooked-line methods. While the assumption of a 2D geology is rarely valid in most mining environments, no follow up or very little 3D surveys are attempted. Using synthetic seismic data and case studies, we illustrate that 3D seismic surveys should ultimately be carried out for detailed interpretations and for direct targeting of mineralization. We show for example that a bright-spot seismic anomaly observed on a 2D seismic profile was associated with an approximately 6 Mt of massive sulphide mineralization that was targeted, after being delineated on 3D seismic volume, about 500–700 m off the 2D profile at about 1.2 km depth but shallower than that observed in the 2D profile. The mineralization produced a noticeable diffraction signal in the 3D unmigrated volume with certain characteristics providing information about the geometry and possibly the mineralization content. Using another case study we show how sometimes 2D crooked-line data can provide information about accurate delineation of small objects in 3D. Nevertheless we argue that nothing would replace a proper 3D seismic survey and encourage this to be done if exploration to be successful.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».