BOREHOLE GRAVITY DATA INVERSION FOR DETECTING DEEPLY SEATED VOLCANOGENIC MASSIVE SULPHIDE DEPOSITS
Notice bibliographique
Résumé
A forward modeling and inversion code have been developed to study the use of the borehole gravity method for exploration of VMS deposits in the Abitibi region of Quebec. The forward modeling method is based on the prismatic method described by Li and Chouteau (1998). A stochastic approach developed by Shamsipour et al. (2010) is chosen for the inversion. A density model of a typical Volcanogenic Massive Sulfide (VMS) ore deposit was used to study the effect of the different data acquisition parameters on the model resolution using the stochastic inversion. These parameters are defined as the number of boreholes, their location and data spacing in the boreholes. By varying those parameters and comparing the inverted to the initial model, the optimal data acquisition settings can be determined for a VMS deposit in a particular geological context. A borehole gravity survey was carried out over and in the vicinity of the Virginia Gold's Coulon deposit. GraviLog data have been inverted and the results were compared to the existing geological model build using borehole electromagnetic data and geological data; tonnage of the deposit was also calculated. One of the problems encountered during the data analysis was the separation of the regional and the residual. Many methods exist to solve this problem, but there is no panacea. The other interfering response is the one arising from the complex host rock geology.
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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) | 0,000 | 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 ».