Using constrained inversion of gravity and magnetic field to produce a 3D litho-prediction model
Notice bibliographique
Résumé
Geologically constrained inversion of gravity and magnetic field data of the Victoria property (located in Sudbury, Canada) was undertaken in order to update the present three dimensional (3D) geological model. The initial and reference model (used to constrain the inversion) was constructed based on geological information from approximately 965 drillholes. As well, down-hole density and magnetic susceptibility measurements of seven holes were statistically analyzed to derive lower and upper bounds on the physical properties of the lithological units in the reference model. A neural network was trained to predict lithological units from the physical properties measured in seven holes. Then, the trained network was applied on the 3D distribution of physical properties derived from the inversion models to produce a 3D litho-prediction model. Some of the features evident in the lithological model are remnants of the constraints, where the data did not demand a significant change in the model from the initial constraining model. However other changes from the initial model are evident, for example: a larger body was predicted for quartz diorite which may be related to the prospective offset dykes; a new zone was predicted as sulfide which may represent potential mineralization; and a geophysical subcategory of metabasalt was identified with high magnetic susceptibility and high density. The litho-prediction model agrees with the geological expectation for the 3D structure at Victoria, and is consistent with the geophysical data, which results in a more holistic understanding of the subsurface lithology. Presentation Date: Tuesday, October 18, 2016 Start Time: 1:00:00 PM Location: 168 Presentation Type: ORAL
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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 ».