MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2982112915 · doi:10.1111/1365-2478.12895

Surface‐wave analysis for static corrections in mineral exploration: A case study from central Sweden

2019· article· en· W2982112915 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeophysical Prospecting · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensIron Ore Company (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaticsGeologyDispersion (optics)Reflection (computer programming)Context (archaeology)Regional geologySurface wavePassive seismicSeismic waveWorkflowSeismologyEnvironmental geologyEconomic geologyData processingGeophysicsMineralogyOpticsVolcanismComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In mineral exploration, increased interest towards deeper mineralizations makes seismic methods attractive. One of the critical steps in seismic processing workflows is the static correction, which is applied to correct the effect of the shallow, highly heterogeneous subsurface layers, and improve the imaging of deeper targets. We showed an effective approach to estimate the statics, based on the analysis of surface waves (groundroll) contained in the seismic reflection data, and we applied it to a legacy seismic line acquired at the iron‐oxide mining site of Ludvika in Sweden. We applied surface‐wave methods that were originally developed for hydrocarbon exploration, modified as a step‐by‐step workflow to suit the different geologic context of hard‐rock sites. The workflow starts with the detection of sharp lateral variations in the subsurface, the existence of which is common at hard‐rock sites. Their location is subsequently used, to ensure that the dispersion curves extracted from the data are not affected by strong lateral variations of the subsurface properties. The dispersion curves are picked automatically, windowing the data and applying a wavefield transform. A pseudo‐2D time‐average S‐wave velocity and time‐average P‐wave velocity profile are obtained directly from the dispersion curves, after inverting only a reference curve. The time‐average P‐wave velocity profile is then used for the direct estimation of the one‐way traveltime, which provides the static corrections. The resulting P‐wave statics from the field data were compared with statics computed through conventional P‐wave tomography. Their difference was mostly negligible with more than 91% of the estimations being in agreement with the conventional statics, proving the effectiveness of the proposed workflow. The application of the statics obtained from surface waves provided a stacked section comparable with that obtained by applying tomostatics.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,220 · 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