Application of Machine-Learning Algorithms to the Stratigraphic Correlation of Archean Shale Units Based on Lithogeochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Data-driven methods have increasingly been applied to solve geoscientific problems. Incorporation of data-driven methods with hypothesis testing can be effective to address some long-standing debates and reduce interpretation uncertainty by leveraging larger volumes of data and more objective data analytics, which leads to increased reproducibility. In this study, lithogeochemical data from regionally persistent Archean shale units were aggregated from literature, with special reference to the Kaapvaal Craton of South Africa—namely, shales from the Barberton, Witwatersrand, Pongola, and Transvaal Supergroups—and the Belingwe and Buhwa Greenstone Belts of the Zimbabwe Craton. We examine the feasibility of using machine-learning algorithms to produce a geochemical classification and demonstrate that machine learning is capable of accurately correlating stratigraphy at the formation, group, and supergroup levels. We demonstrate the ability to extract highly useful scientific findings through a data-driven approach, such as geological implications for the uniqueness of the sediment compositions of the Central Rand and West Rand Groups. We further demonstrate that when lithogeochemistry and machine-learning algorithms are used, only about 50 samples per geological unit are necessary to reach accuracy levels of around 80%–90% for our shale samples. Consequently, for many traditional tasks, such as rock identification and mapping, some expensive analyses and manual labor can be replaced by an abundance of cheaper data and machine learning. This approach could transform large-scale geological surveys by enabling more detailed mapping than currently possible, by vastly increasing the coverage rate and total coverage. In addition, the aggregation of historical data facilitates data reuse and open science. These results justify the need to bridge data- and hypothesis-driven techniques for the stratigraphic correlation and prediction of rock units, which can improve the accuracy of the inferred stratigraphic correlation and basin setting.
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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 ».