Innovative approach to green mining: Integration of drone technology, GIS, and ERT for basalt extraction and CO2 storage in Bagrote Valley, Gilgit-Baltistan, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the dual potential of basalt deposits for dimensional stone quarrying and CO 2 sequestration. The integrated approach combined unmanned aerial vehicle (UAV) surveys for surface modeling; electrical resistivity imaging (ERI), particularly vertical electrical sounding (VES) surveys for subsurface modeling; and a geographic information system (GIS) for area, volume, tonnage, and phase design. UAVs, in conjunction with GIS, provide high-resolution 3D models including digital terrain models (DTMs), digital elevation models (DEMs), and contour maps. These models were used to design a primary quarry while optimizing dimensional stone extraction and minimizing waste. The total area of the deposit is 1.46 km 2 , the volume is 88.08 × 10 6 m 3 , and the total extractable material is 255.45 × 10 6 t across eight phases. The ERI/VES survey identified three distinct lithological layers: fresh, fractured, and weathered basalts. The fresh basalt zone guides the extraction strategies for dimensional stones, whereas the fractured zone represents the optimal target for CO 2 injection and storage. The low-resistivity weathered zone functions as an impermeable cap rock and prevents the upward migration of injected CO 2 . A geochemical analysis revealed a composition comparable to those of world-renowned CO 2 sequestration sites, with 24.6%–28.2% of the mass composed of Ca 2 + , Mg 2 + , and Fe 2 + cations. The estimated CO 2 storage capacity is 0.211 × 10 6 t, with each kilogram capable of storing 0.8 g of CO 2 . This pioneering study demonstrates the feasibility of integrating carbon capture initiatives with conventional mining operations. It presents a model for sustainable resource utilization, particularly in mountainous regions with fragile ecosystems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».