Assessing the workflow for regional-scale 3D geologic modeling: An example from the Sullivan time horizon, Purcell Anticlinorium East Kootenay region, southeastern British Columbia
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have developed a regional-scale 3D geologic model, highlighting the Mesoproterozoic Sullivan time horizon (approximately 1470 Ma) throughout the Purcell Anticlinorium in the East Kootenay region. This 3D geospatial model of the region is constrained with an extensive surface and subsurface database of stratigraphic, structural, and geophysical observations distributed throughout the study area. This modeling exercise was conducted over a four-year period from 2011 to 2015 in which several iterations of the model were produced. The final model includes what is locally referred to as the Lower-Middle Aldridge stratigraphic contact (LMC), a map unit at the very top of the lower Aldridge Formation where the Sullivan world-class Pb-Zn-Ag deposit is located. Local mineral exploration initiatives focus on this key exploration target horizon, which is now modeled in 3D. The regional LMC model provides a much needed geospatial reference used to characterize and understand sedimentary exhalative, a type of ore deposit (SEDEX) ore systems as well as a key 3D exploration target. Developing regional 3D geologic models for orogenic interiors such as the Purcell region, and older shield regions is a challenge. This is largely due to data sparsity at depth, lack of standards for 3D data collection, storage, integration, and interpretation practice. Current algorithms use only a partial set of available observational or knowledge constraints and exist in workflows that do not allow for complicated geologic event histories. We have mitigated some of these challenges with a new implicit algorithm (SURFE), applied in this Purcell case study, to estimate major regional faults and horizons through variably distributed and clustered data. These modeled geologic elements are then fed into the SKUA structural and stratigraphic workflow to produce the volumetric model. Reflection on the general 3D modeling workflow for these regional situations highlights the need for embedding more knowledge constraints into the process.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle