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Enregistrement W3024854244 · doi:10.4018/978-1-5225-3440-2.ch021

The Effects of Geometry on the P-Wave Seismic Response of Massive Mineral Deposits

2017· book-chapter· en· W3024854244 sur OpenAlexaff
Kebabonye Laletsang, Charles A. Hurich

Notice bibliographique

RevueAdvances in geospatial technologies book series · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyStack (abstract data type)DiffractionAmplitudeConcentricGeometrySeismologySeismic attributeGeophysical imagingSeismic wavePhysicsOpticsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results from analogue seismic modelling aimed to investigate the effect that the geometry of a mineral deposit imposes on its seismic response are presented. 3D Seismic data were acquired on two physical models representing the possible end-member geometries of mineral deposits. The physical modelling involved acquisition of 3D pre-stack data on scale models. The results for the ellipsoidal model comprised closed, continuous, circular diffraction patterns in time slices. For the cylindrical model, the quality of the stack was degraded by the scattering caused by the rugged surface. The diffraction patterns were discontinuous and comprised the diagnostic concentric, circular amplitude peaks and troughs which would allow identification of drill targets in field data. The results show that 3D seismic data are valuable in mineral exploration because they provide (1) enhanced spatial resolution, and (2) slices of time help to identify the seismic response of small seismic targets with complex geometry.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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