Use of Multi-Channel Gamma-Gamma Logs to Improve the Accuracy of Log-Derived Densities of Massive Sulfides
Notice bibliographique
Résumé
In-situ rock densities derived from borehole gamma-gamma (y - y) density measurements may be in error for two reasons: 1) the ratio of atomic number to atomic weight (Z/A) varies for different chemical elements; and 2) photoelectric absorption, formerly neglected in calibration, becomes significant when heavier elements are present. For most rocks, the atomic number of the constituent elements is fairly low (Z 4.0 g/cm 3 have high effective atomic numbers (Z > 26) and the Z/A ratios are appreciably less than 0.5. In these cases, the assumption of a constant Z/A ratio is not valid and the standard density calibration procedures result in densities that are underestimated. The second major problem of density determinations in massive sulfides is that photoelectric absorption considerably perturbs the count rate in the density window that spans the energy range over which Compton scattering is assumed to be the dominant γ-ray interaction with the rock mass. This becomes severe when the sulfides contain a significant percentage of galena (lead sulfide). Lead has an extremely high atomic number (Z = 82) compared to other base metals (Z < 30), and photoelectric absorption, rather than Compton scattering, becomes the dominant interaction in the density window. The Geological Survey of Canada (GSC) has calibrated the density-logging tool for use in high density/high Z sulfide zones. Spectral y - γ density logging data were acquired in several underground boreholes at Brunswick No. 12 mine, New Brunswick. Core densities were also measured in the field on several drill core sections that were selected to be representative of waste rock, massive pyrite and Pb-Zn-Cu sulfide mineralization. A multiple regression analysis of core density against six energy windows covering the γ-ray energy spectrum from 0.05 to 0.5 MeV gave significantly improved density estimates in both the low and high-Z media.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».