Potassium and thorium radiogeochemical specialization – a mineral deposit indicator in exploration by aerogeophysical survey
Notice bibliographique
Résumé
The author of this article participated in the surface and airborn geophysical surveys of the areas over tens thousands square kilometers within the Okhotsk–Chukotka and Beltau–Kuramin (Uzbekistan) volcanic–plutonic belts, in the North Urals, in the diamond provinces in Yakutia, in Kazakhstan, in the Kola Peninsula, Central Mongolia and other regions of the world. The investigations used data obtained by gamma spectrometers with single-crystal sensors NaI (Tl), including aerial gamma ray spectrometer manufactured by Macfar, Canada, in combination with two-level magnetometer survey. A bulk of the surface data was collected (more than 200 samples), and a huge bank of remote observation data was accumulated—over a million of observation points, and the contents of K, Тh and Bi214 (U) was calculated at each point. According to the data processing results, a majority of higher values, commonly interpreted as the ore promising anomalies of the radioactive field of the Earth, is connected with barren rocks typically characterized by a high positive correlation between K and Th. Abundance of the anomalies greatly worsened the exploration performance. The best informative in relation of live ore prospecting appeared to be the indicator functions describing mutual relations between K and Th in magmatic rocks, on the one hand, and in fluid–hydrothermal metasomatic wallrock, on the other hand. Based on these data, for the first time in the world, the high efficiency of the airborn gamma ray spectrometry has been proved in exploration of the gold and silver deposits in the Okhotsk–Chukotka volcanic–plutonic belts. The use of UAV and new geological exploration equipment makes it possible to improve efficiency of this express method of live ore prospecting.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».