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Enregistrement W3135450182 · doi:10.3390/rs13050903

Application of Airborne Electromagnetics and Magnetics for Mineral Exploration in the Baishiquan–Hongliujing Area, Northwest China

2021· article· en· W3135450182 sur OpenAlexaboutno aff
Shengjun Liang, Siyuan Sun, Hongfei Lu

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Geological SurveyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésProspectingGeologyMineral explorationElectromagneticsExploration geophysicsMining engineeringRemote sensingGeophysicsEngineeringEngineering physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Airborne electromagnetics is an effective and efficient exploration tool in shallow mineral exploration for its high efficiency and low cost. In 2016, airborne electromagnetic and airborne magnetic surveys have been carried out at the border of Xinjiang Uygur Autonomous Region and Gansu Province, the Northwest China. With an integrated system, the airborne electromagnetics and airborne magnetic data were collected simultaneously by AreoTEM-IV system from Aeroquest International Limited in Vancouver, BC, Canada, and the CS3 Cesium Vapor magnetometer from Scintrex in Concord, ON, Canada. About 3149 line-km of both data with 250 m line space were acquired. After data processing, the comprehensive analysis and interpretation of resistivity and magnetic anomalies has been carried out to infer lithological structure and outline the potential ore deposits. Verified by the ground surveys, seven outlined anomalies are consistent with the known ore sites, and one new gold deposit and several mineralization clues were found. The prospective reserves of gold are expected to exceed 10 tons. Besides, some prospecting target areas were outlined as the possible locations of copper–nickel deposits. The successful case shows the airborne magnetic data accords with geological structures, and the airborne electromagnetic method is effective in finding metal mineral resources, which can help to quickly identify potential ore targets with no surface outcrop.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,248

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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