Acquisition and Processing of Wider Bandwidth Seismic Data in Crystalline Crust: Progress with the Metal Earth Project
Notice bibliographique
Résumé
The Metal Earth project acquired 927 km of deep seismic reflection profiles from August to November of 2017. Seismic data acquired in this early stage of the Metal Earth project benefited greatly from recent advances in the petroleum sector as well as those in mineral exploration. Vibroseis acquisition with receivers having a 5 Hz response (10 dB down) generated records from a sweep signal starting at 2 Hz, sweeping up to 150 Hz or 200 Hz. Not only does this broadband signal enhance reflections from the deepest to the shallowest crust, but it also helps the use of full waveform inversion (e.g., to mitigate cycle-skipping) and related techniques. Metal Earth regional-scale transects using over 5000 active sensors target mineralizing fluid pathways throughout the crust, whereas higher spatial-resolution reflection and full-waveform surveys target structures at mine camp scales. Because Metal Earth was proposed to map and compare entire Archean ore and geologically similar non-ore systems, regional sections cover the entire crust to the Moho in the Abitibi and Wabigoon greenstone belts of the Superior craton in central Canada. Where the new sections overlap with previous Lithoprobe surveys, a clear improvement in reflector detection and definition is observed. Improvements are here attributed to the increased bandwidth of the signal, better estimates of refraction and reflection velocities used in processing, and especially the pre-stack time migration of the data.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».