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Enregistrement W4286279004 · doi:10.1111/1365-2478.13231

Locating skarns with magnetic survey data, Geyer, Erzgebirge: optimizing data acquisition procedures

2022· article· en· W4286279004 sur OpenAlexaff
Hernan Ugalde, William A. Morris, Yuleika Madriz, Moritz Kirsch, Richard Gloaguen, M. Schneider, M. Schiffler, B. Siemon, Tristan Fréville, Marc Munschy

Notice bibliographique

RevueGeophysical Prospecting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkarnGeologyMagnetometerRemanenceMagnetic surveyPetrophysicsLithologyEconomic geologyMagnetic anomalyGeophysicsMineralogyMagnetic fieldSeismologyMagnetizationPetrologyPhysicsPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Magnetic data can be acquired from a number of different platforms (e.g., ground, drone, helicopter) using a variety of sensors (e.g., caesium vapour‐type optically pumped magnetometers, fluxgate, superconducting quantum interference devices) with different flight line configurations. To detect a magnetic anomaly associated with a mineral commodity that is not exposed but is thought to be associated with the anomalous magnetic mineral content, it is necessary to optimize the survey parameters through a complete data integration process. Prior petrophysical measurements provide insight into the physical contrast that might be expected between adjacent lithologic units and between the ore zone and the encompassing lithology. Oriented rock samples provide access to magnetic remanence data through palaeomagnetic laboratory measurements. Knowing the typical morphology of the ore zone one can compute a forward model of the expected anomalous response and determine which combination of survey parameters provides the highest probability of detecting the commodity being sought. In this study, we analyse magnetic patterns associated with thin dipping skarn bodies from the Geyer mining district in Erzgebirge, Germany. Petrophysical measurements indicate that the skarns are more magnetic than the surrounding host rock. Partially oriented samples from a bore core record a Variscan age metamorphic remanence. Forward modelling indicates that clusters of skarn bodies are required to produce a reliably detectable magnetic signal. Ground, or low elevation drone surveys are needed to detect these anomalies with standard scalar‐type optically pumped magnetometer or fluxgate magnetic surveys. The enhanced spatial resolution and long‐wavelength rejection of a superconducting quantum interference device based full‐tensor magnetic gradiometer provide an improvement over optically pumped magnetometers for an aircraft‐based survey platform.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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