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Enregistrement W2912811757 · doi:10.4095/313560

A 3-D geologic model of the Paleozoic bedrock of southern Ontario

2019· report· en· W2912811757 sur OpenAlexaffabout
T Carter, F R Brunton, Jocalyn Clark, L Fortner, C Logan, H A J Russell, M.L. Somers, K Yeung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaleozoicBedrockGeologyPaleontologyGeochemistryEarth science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The regional 3-D geological model of the Paleozoic bedrock of southern Ontario will be published in 2019. The model encompasses all 110,000 km2 of the western St. Lawrence Lowlands region of south-western and south-central Ontario, except for Manitoulin Island. The model is constructed in Leapfrog© Works (Aranz Geo Limited) - an implicit modelling application, with 56 layers representing 70 Paleozoic bedrock formations, the Precambrian basement, and overlying unconsolidated sediments. Layers were constructed using formation depth data from 26,900 petroleum borehole records in the Ontario Petroleum Data System (OPDS), supplemented by hundreds of deep bedrock boreholes compiled by OGS. Formation depth data in the borehole records comprise the primary data input for the 3-D model. Model layers are based on a new lithostratigraphic chart prepared for this project. A new digital bedrock topography surface has also been constructed and is combined with a new digital subcrop geology map to assemble a grid of 3-D points that approximate and constrain the subcrop surface of each modelled formation and better align the layers with expert knowledge and mapped geology. Model development was an iterative cycle of interim model construction, expert geological appraisal to identify errors/inconsistencies in both the model construction and borehole database, followed by QA/QC editing of formation depth data using well records, geophysical logs, drill cuttings and drill core. QA/QC issues included; incorrect borehole location coordinates, data entry errors, missing / inconsistent / incorrect formation contact picks, sparse data, extrapolation issues beneath Lake Huron, mismatch of digital bedrock topography and bedrock geology, and need for improved data filtering algorithms for calculation of formation bottom depths in individual wells. This project has generated a robust lithostratigraphic model which is a logical next step in the evolution of regional geological mapping. It illustrates the geological connections and continuity between the surface and subsurface; a necessary precursor for understanding hydrogeological links between surface water systems and groundwater, and provides a physical basis for future development of a full hydrostratigraphic model for the area. Other practical applications of the model include; natural resource extraction (e.g., water, gypsum, salt, gas, oil, aggregate), site selection for nuclear waste disposal, exploitation of geothermal energy, public outreach and education, identification of gaps in data and knowledge, and shortcomings in modeling algorithms. Users must recognize that the model is a data-driven algorithmic representation of the actual bedrock geology and is not a substitute for detailed geological mapping. The model is considered a work-in-progress subject to future improvements as new and improved data, modeling software, data processing tools, and geological interpretations become available. The availability of OPDS well database was a critical component in the development of the 3-D model. Model development QA/QC has, in turn, improved the quality of the borehole and related databases.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,163 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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