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Enregistrement W3112638683 · doi:10.1680/jenes.20.00054

Estimation of Curie point depth and geothermal gradient in parts of the Bida Basin, Nigeria

2020· article· en· W3112638683 sur OpenAlexvenueno aff
Johnson U. Abangwu, Daniel N. Obiora, Johnson C. Ibuot, Oliver U Ekwueme

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal gradientGeologyResidualCurie temperatureGeothermal energyLatitudeTemperature gradientStructural basinHeat flowBlock (permutation group theory)MineralogyGeodesyGeomorphologyGeophysicsGeometryMathematicsGeographyMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this work is to estimate the Curie point depth, heat flow and geothermal gradient from spectral analysis of aeromagnetic data over the Bida and Baro areas, Bida Basin, north central Nigeria. The area covered is approximately 6050 km 2 and bounded by latitudes 8° 30′ and 9° 30′ north and longitudes 6° 0′ and 6° 30′ east. The aeromagnetic maps were digitised at an equal interval, and the regional values were removed using polynomial fitting. The resulting residual data were subjected to the upward continuation technique to suppress the short-wavelength components of the residual magnetic anomalies. The upward continuation residual map was divided into eight overlapping blocks, and each block was spectrally analysed. The estimated Curie point depth ranges from 13.6 to 27.2 km, the geothermal gradient ranges from 21.3 to 42.6°C/km with an average value of 34.4°C/km and the corresponding heat flow ranges from 53.2 to 106.6 mW/m 2 . The average value of the geothermal gradient of 34.4°C/km indicates the possibility of hydrocarbon maturation in the area. Areas of geothermal anomalies with gradients greater than 40°C/km may be prospective for geothermal energy usage in Nigeria for generation of electricity.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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