MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792496356 · doi:10.1071/aseg2018abw8_3f

Fast-Tracking Gold Exploration Below 300m around a mature mine complex – 3D Seismic Case History of the Darlot – Centenary Gold Mine

2018· article· en· W2792496356 sur OpenAlexaff
Andrew Foley, Sarah Jones, Greg Turner

Notice bibliographique

RevueASEG Extended Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyTracking (education)Mining engineeringSeismologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Darlot-Centenary gold deposit is one of the larger known mineralised systems in the southern end of the West Australian Yandal Greenstone Belt, with an estimated 2.7 Moz having been extracted from the Darlot Centenary Mine since 1988. The area is well explored near surface but given the proven endowment there is potential for significant additional mineralisation at depth. With current proven reserves dwindling, Gold Fields recognised the need to identify a technology to fast-track target generation in order to more rapidly evaluate the nearby rock volume.In August 2016 Gold Fields began investigating the potential for 3D reflection seismic to accelerate evaluation of the rock volume accessible via existing workings. In November 2016 a seismic crew was on ground acquiring approximately 150km3 of 3D seismic data (25km2 surface area x 6km depth). The survey coverage was designed to image the local steeply dipping geology and structures. Processing of the seismic dataset was completed in Q1 2017 and Gold Fields has completed preliminary interpretation of the 3D cube.The seismic data has provided a rich 3D picture of the Darlot structural framework to depth, which could not be obtained by any other geophysical method. It has highlighted a number of features with similar characteristics to known mineralisation and has provided a better defined structural framework that has greatly assisted the fundamental geological understanding and further aided ranking of these targets in terms of prospectivity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueASEG Extended AbstractsMême sujetSeismic Imaging and Inversion TechniquesTravaux en français237 207