Field Observations and Geophysical Research Applied to the Detection of Manganese (Mn) Deposits in the Eastern Part of Oban Massif, South-Eastern Nigeria: An Integrated Approach
Notice bibliographique
Résumé
The growing need for an industrialized world, especially in Africa, cannot be feasible without adequate mineral resources. Thus, the search for more mineral deposits will continue to be necessary. An integrated approach involving geological mapping and a high-resolution geophysical (aeromagnetic) investigation was conducted to assess the manganese mineralization in parts of the Oban Massif, southeast Nigeria. The aeromagnetic data were processed using regional-residual anomaly separation techniques, first vertical derivative (1VD), analytical signals, source parameters imaging (SPI), and Euler deconvolution to better understand magnetic source distributions and their depths of occurrence. The geological investigation revealed a dominant variety of metamorphic rock types, including migmatitic (banded) gneisses hornblende granite gneisses, amphibolites, charnockites, and some quartzite ridges. Also present are some indications of pockets of dolerites. The study area also observed epithermal Mn+Fe+Qtz vein type mineralization associated with hydrothermal alteration zones whose orientation coincides with dominant structural orientation from aeromagnetic interpretation. Analysis of aeromagnetic data shows that the study area is dominated by ENE, NNE, and E-W structural directions (near-surface basement structures), with the ENE trends related to mineralization in the area. The manganese mineralization within Oban Massif is structurally controlled. The depths of the magnetic anomalies in the study area were estimated using SPI and Euler decomposition algorithms. SPI delineated the shallow, intermediate, and deep magnetic anomalies at 84–142 m, 152–200 m, and 215–656 m, respectively. Euler decomposition, however, revealed that shallow, intermediate, and deep depths occurrence of the magnetic anomalies are at 200–377 m, 393–472 m, and 499–793 m, respectively.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».