Imaging of sediment-hosted Cu deposits using ambient noise tomography: a case study of the Kansanshi Cu-mine, Zambia.
Notice bibliographique
Résumé
Improved passive seismic imaging of sedimentary basins plays a crucial role in improving our understanding of basin inversion tectonics and sedimentary-hosted mineral systems. The Central African Copperbelt of Zambia and the Democratic Republic of Congo is hosted in the Neoproterozoic Katangan sedimentary basin and accounted for 8.8% of global copper production in 2021 (World Economic Forum, 2024). Despite this, the tectonic evolution of the basin in Northern Zambia is currently unclear, significantly hampering our understanding of the Cu, Co and Ni mineralisation in that area. To investigate the geodynamics that shaped this region, and to assess the suitability of MEMS-accelerometers for passive seismic imaging of sedimentary basins, an array of nodal accelerometers was deployed around the Kansanshi Mine (NW Zambia), previously Africa’s largest Cu mine. Surface wave phase velocities in the mine and surrounding area were analysed using ambient noise tomography, with average Rayleigh wave phase velocities ranging from 3.05 +/- 0.2 km/s at 3 s period to 3.5 +/- 0.15 at 6 s period. The S-wave velocity at points of particular interest was examined using iterative non-linear inversions of surface wave dispersion curves constructed from the tomography results. These S-wave profiles provide new insight into the structural configuration of the Kansanshi copper mine and show that the mine overlies a large thickness of sediments from which the copper could be scavenged. This study illustrates the efficacy of performing ambient noise tomography on MEMS-accelerometer data to investigate the structures controlling the inversion of sedimentary basins and the formation of sedimentary-hosted metal deposits at a local to regional scale.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».