Electromagnetic and electrical methods applied to mapping coked coal – A case study from the Bowen Basin, Eastern Australia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».