Geologically driven 3D modelling of physical rock properties in support of interpreting the seismic response of the Lalor volcanogenic massive sulphide deposit, Snow Lake, Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 3D lithofacies and physical rock property models were generated to interpret 3D seismic data acquired over the Lalor volcanogenic massive sulphide deposit, Manitoba, Canada. The lithofacies model revealed that strong seismic reflectivity is associated with ore–host rock and mafic–felsic lithofacies contacts, including their hydrothermally altered equivalents. Different physical rock property models were subjected to 3D seismic forward modelling using the SOFI3D finite difference code. Seismic synthetics from discrete and interpolated models in which kriging of P-wave velocity and density was conditioned by curvilinear grids conformable to the 3D-modelled geological structure showed a much better match to the seismic data in comparison with those generated by kriging in Cartesian space. Synthetics from these curvilinear grid models corroborate the origin of seismic reflectors, as qualitatively inferred from the lithofacies model. Seismic synthetics generated from physical rock property models in which physical rock properties were augmented by densely sampled secondary variables, such as FeO percentage, enhanced lateral continuity of seismic reflectivity, although these co-kriged petrophysical models were not more accurate than their kriged equivalents. The physical rock property modelling methodology was also useful for testing the utility of passive interferometric seismic surveys, as this highlighted the limitations of the discrete physical rock property model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».