Deep exploration technologies for illuminating highly prospective ground in the shadow of headframes
Notice bibliographique
Résumé
In the last few years, many companies have purchased abandoned mines. This gives ready access to economic mineralization that was either ?missed? with previous generations of geoscience technologies and methods, or that represents ground not yet evaluated. Today, new deep geophysical technologies are helping with investigations ?in the shadow of headframes? - assisting not only in exploration, but also in ore delineation and mine development (ground condemnation). However, brownfield work is not easy. Cultural noise, scheduling, electrical noise, remoteness and resistance to new technologies are some of the traditional obstacles that have been overcome through deep electrical imaging and Distributed Acquisition Systems. DAS technologies have a large multi-channel, fixed receiver array; sensitive electronics; advanced processing and noise removal; and other characteristics that result in improved depth of penetration, data quality and detectability. Numerous brownfield sites have been surveyed over the past 5 years. In this paper, we review the components and capabilities of DAS systems, and specifically, Titan 24 Deep Earth Imaging for brownfield work, including near mine and minesite applications. Three case studies are presented, including two from porphyry copper environments in western Canada as well as a gold project from Bulgaria. These case studies represent the state-of-the art in geophysics for brownfield work and are a unique and novel application for today?s DAS technologies.
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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 ».