Minimisation of the Gravity Response from Mine Infrastructure: An Example from Sons of Gwalia Mine, WA
Notice bibliographique
Résumé
In near mine exploration, gravity surveys are generally detailed and mine infrastructure such as waste dumps, tailings dams and open pits, if not taken into account, can often mask the gravity response from the bedrock geological sources.This was the case at the Sons of Gwalia Mine near Leonora, Western Australia, where a gravity survey on a nominal 100x100m spacing was undertaken to assist in improving the geological framework. Large scale open pit and underground mining activities over the previous 20 years had resulted in significant mine infrastructure. Standard reductions of the gravity data showed a number of anomalous responses that correlated with the waste dumps and tailings dams. Hence there was a requirement to remove the gravity response of the mine infrastructure in order to maximise the response from bedrock sources and thus improve the interpretation.The methodology used to minimise the effect of mine infrastructure on the gravity data involved three-dimensional forward modelling and removal of the gravity response of the waste dumps and tailing dams prior to conventional terrain correction. For the estimated densities adopted, the maximum infrastructure response was 3.6 mgal.The results indicate that the bulk of the effects from mine infrastructure have been removed, allowing a clearer picture of the gravity response from bedrock geological sources. Some residual gravity response from the infrastructure, particularly the southwestern tailings dam, is apparent. Its removal would require a refinement of the forward modelling of the mine infrastructure.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».