Using constrained inversion of gravity and magnetic field to produce a 3D litho‐prediction model
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT 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 geological model. The initial and reference model was constructed based on geological information from over 950 drillholes to constrain the inversion. In addition, downhole density and magnetic susceptibility measured in six holes were statistically analysed to derive lower and upper bounds on the physical properties attributed to the lithological units in the reference model. Constrained inversion of the ground gravity and the airborne magnetic data collected at the Victoria property were performed using GRAV3D and MAG3D, respectively. A neural network was trained to predict lithological units from the physical properties measured in six holes. Then, the trained network was applied on the three‐dimensional distribution of physical properties derived from the inversion models to produce a three‐dimensional 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 (e.g., the thin pair of diabase dykes). However, some important changes away 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 mineralisation; 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 three‐dimensional structure at Victoria and is consistent with the geophysical data, which results in a more holistic understanding of the subsurface lithology.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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