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Enregistrement W3184272043 · doi:10.1190/geo2020-0657.1

3D electromagnetic modeling of graphitic faults in the Athabasca Basin using a finite-volume time-domain approach with unstructured grids

2021· article· en· W3184272043 sur OpenAlexaffabout
Xushan Lu, Colin G. Farquharson, Jean-Marc Miehé, Grant Harrison

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensiNano Medical (Canada)Memorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyDiscretizationFault (geology)Electrical conductorConductorDrillingProcess (computing)Structural basinTime domainHydrogeologyGeophysicsComputer scienceSeismologyGeotechnical engineeringGeomorphologyGeometryEngineeringMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Uranium exploration in the Athabasca Basin, Canada, relies heavily on ground-based transient electromagnetic (TEM) surveys to target thin, steeply dipping graphitic conductors that are often closely related to the uranium ore deposits. The interpretation of TEM data is important in identifying the locations and trends of conductors to guide subsequent drilling campaigns. We develop a trial-and-error modeling approach and demonstrate its application to the interpretation of a data set acquired at the Close Lake in the Athabasca Basin. The modeling process has two key tasks: building geoelectric models and computing their TEM responses. The modeling process is repeated with the geoelectric model being iteratively refined based on the match between three-component calculated and measured data from early to late times. To create geoelectric models, we first build a realistic geologic model and discretize it using an unstructured tetrahedral mesh, with each mesh cell populated with appropriate resistivities. To calculate the TEM responses of the geoelectric model, we use a 3D finite-volume time-domain algorithm. We construct our initial model based on existing geologic information and drilling data. We find that this modeling process is flexible and can easily handle thin, steeply dipping conductive graphitic fault models with variable resistivities in the fault and background and with topography. Our interpretation of the Close Lake data matches well with the trend and location of the main conductor as revealed by drilling data and also confirms the existence of a smaller conductor that only caused noticeable anomalous responses in early-time horizontal-component data. The smaller conductor was suggested by previous electromagnetic data but was missed in a recent interpretation based on the modeling of only late-time vertical-component data with plate-based approximate modeling methods.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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