Application of automated detection techniques in magnetic data for identification of Cu-Au porphyries
Notice bibliographique
Résumé
SummaryAutomated shape recognition technology has been developed for application to porphyry exploration, through a joint research initiative between Barrick Gold and the Centre of Exploration Targeting at the University of Western Australia, commencing in 2009. The result is the Development of the Porphyry Texture Filter for application to magnetic datasets.Many mineralised porphyries display concentric zonation in their magnetic character as a by-product of extensive hydrothermal alteration systems and secondary magnetite development/destruction. This characteristic magnetic signature can be exploited by image processing techniques enabling the enhancement, identification and quantification of features. Features must agree with a user-defined set of criteria for size, shape and magnetic contrast.Development of the technique was carried out on the world class Reko Diq porphyry system resulting in successful identification of all major known mineralised porphyry centres and additional targets within the camp. User control over filter parameters has resulted in the successful application of the filter on projects in a range of geological and erosional environments.The ability to rapidly characterise porphyry-like signatures using mathematical principles and geometries results in an unbiased geophysical target layer. When integrated with other geoscientific data, the filter has consistently supported target generation activities.Examples of the Porphyry Texture Filter application and results from Reko Diq, Grasberg and active exploration projects are shown.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».