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Enregistrement W2984380912 · doi:10.1080/22020586.2019.12073072

Electromagnetic and electrical methods applied to mapping coked coal – A case study from the Bowen Basin, Eastern Australia

2019· article· en· W2984380912 sur OpenAlexaff
Jonathan Lowe, James Reid, Eric Battig, Scott Napier, Dan Eremenco

Notice bibliographique

RevueASEG Extended Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensMira Geoscience (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalGeologyDrillingMining engineeringMineralogyInversion (geology)Structural basinPaleontologyMaterials scienceEngineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SummaryIn coal mining it is important to know if localised areas of coal have been rendered worthless through direct contact with volcanic intrusions. To avoid dilution, accurate coked coal boundaries are traditionally mapped by drilling.BHP has made significant strides in applying geophysical methods to add value at its coal operations. With respect to the mapping of coked coal BHP have tried a suite of electromagnetic and electrical methods; enjoying success at improving the resolution of coked coal boundaries with significant implications on the amount of drilling required.Recent trials of moving loop and airborne transient electromagnetic (TEM), Sub-audio magnetic (SAM), electrical resistivity imaging (ERI) and induced polarisation (IP) have encouraged the company to ramp up the inclusion of more TEM in its 5-year operational plans.Unconstrained 1D inversion of moving loop TEM data correlated well to drilled intersections of coked coal. This enabled an improved coked coal boundary to be mapped.An interesting observation is contrary conductivity sections obtained from moving loop TEM and ERI, with the latter method failing to identify the strong conductive layer mapped in both TEM and drilling. Possible conductivity anisotropy of the coked coal or the overlying sediments is being considered as a likely explanation for the failure of ERI to map the coked coal.Inversion of SAM TFEM data partially worked to map the coked coal but only when constrained by the TEM inversion results.The signal to noise ratio in the IP data proved to render the data uninterpretable, suggesting that the coked coal is not chargeable, with the graphite being in massive rather than disseminated form.It is concluded that moving loop TEM and helicopter TEM both efficiently map coked coal sufficiently to target reduced drilling programs. Hence, where scales are appropriate, helicopter surveying is ideal to maximise efficiency without compromising resolution or results.

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)0,000
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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