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Enregistrement W2613449628 · doi:10.22044/jme.2017.919

Application of concentration gradient coefficients in mining geochemistry: A comparison of copper mineralization in Iran and Canada

2018· article· en· W2613449628 sur OpenAlexaboutno aff
Samaneh Safari Sinegani, M. Ziaii, M. Ghoorchi, Martiya Sadeghi

Notice bibliographique

RevueJournal of mining and environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineralization (soil science)GeologyGeochemistryMineral explorationCopperMineralogyCopper oreAnomaly (physics)ChemistrySoil scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the concentration gradient (CG) analysis of local-scale exploration for Porphyry-Cu deposits is applied in two zones using the G(Vz) index (CG(Zn*Pb)/CG(Cu*Mo)). The first zone is covered by a 1:2000 map of the Sungun and Astamal areas in NW Iran and the second one in the Inza area in British Columbia, Canada. The rock samples are taken from Sungun and Astamal and the soil samples are taken from Inza. The Inza samples are analyzed for Cu, Pb, Zn, and Mo elements by the atomic absorption method, while the rock samples of Astamal and Sungun are analyzed for Cu, Pb, Zn, Mo, Ag, As, and Sb elements. The indices of gradient geochemical zonality (G(Vz)) of multi-elements around the mineral deposits and their spatial associations with particular geological, geochemical, and structural factors are the critical aspects that must be considered in mineral exploration. The values for the G(Vz) indices allow a distinction between the sub-ore and supra-ore anomalies, which are associated with Zone Dispersed Mineralization (ZDM) and Blind Mineralization (BM), respectively. For a comparative identification of BM and ZDM, a supra-ore (Pb*Zn) anomaly, a sub-ore (Cu*Mo) anomaly, and Vz maps are used in place of the mining geochemistry representing the supra-ore gradient anomaly, sub-ore gradient anomaly and G(Vz) map. The G(Vz) model outperforms the Vz model. The introduced technique allows for a computational distinction between the BM and ZDM ore mineralizations without exploration drilling. Prior to writing this paper, the blind porphyry-Cu mineralization was intersected at depth through borehole exploration in a highly prospective zone delineated by the G(Vz) model. The results obtained confirm the usefulness of the G(Vz) modeling for local-scale targeting of blind mineral deposits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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