Minerals and ore deposits exploration using meta-heuristic based optimization on magnetic data
Notice bibliographique
Résumé
The difficulties in unravelling the tectonic structures, in some cases, prevent the understanding of the ore bodies' geometry, leading to mistakes in mineral exploration, mine planning, evaluation of ore deposits, and even mineral exploitation. For that reason, many geophysical techniques are introduced to reveal the type, dimension, and geometry of these structures. Among them, electric methods, self-potential, electromagnetic, magnetic and gravity methods. Global meta-heuristic technique using Whale Optimization Algorithm (WOA) has been utilized for assessing model parameters from magnetic anomalies due to a thin dike, a dipping dike, and a vertical fault like/shear zone geological structure. These structures are commonly associated with mineralization. This modern algorithm was firstly applied on a free-noise synthetic data and to a noisy data with three different levels of random noise to simulate natural and artificial anomaly disturbances. Good results obtained through the inversion of such synthetic examples prove the validity and applicability of our algorithm. Thereafter, the method is applied to real case studies taken from different ore mineralization resembling different geologic conditions. Data are taken from Canada, United States, Sweden, Peru, India, and Australia. The obtained results revealed good correlation with previous interpretations of these real field examples.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».