Clustering and constrained inversion of seismic refraction and gravity data for overburden stripping: Application to uranium exploration in the Athabasca Basin, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Gravity signatures from features associated with the footprints of uranium deposits within the sandstones and basement of the Athabasca Basin are masked in the measured gravity by the contribution from glacial sediments (overburden), in particular by the variable thickness of the overburden. The 2D inversions of seismic refraction and gravity data are assessed as a means of reliably mapping overburden thickness, enabling the contribution to gravity from the overburden to be taken into account and density anomalies associated with deeper mineralization and alteration to be reconstructed through further inversion. Results show that independent inversion of seismic refraction data using the fuzzy c-means clustering method is able to determine the base of overburden well. Subsequent gravity inversion constrained by the overburden thickness reveals possible subtle density variations at depth, which could be associated with alteration in the sandstones associated with the uranium mineralization. Application of the seismic clustering inversion followed by constrained gravity inversion to both representative synthetic scenarios and real data from the Athabasca Basin, Canada, are considered. Drill-hole data show that the inversion results can predict the base of the overburden well, and there is an acceptable match between geologic information and possible alteration zones suggested by the inversions.
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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 ».