High-resolution temperature logging to support ore systems research in dynamic hydrogeological settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Borehole temperature logging has the potential to provide insights into the presence and origin of uranium deposits; however, subtle radiogenic signatures from deposits may be disrupted by flow between different hydrogeologic units in open boreholes. A methodological study is underway at the Geological Survey of Canada’s Deep Bedrock Borehole Calibration Facility in Ottawa, Ontario, to assess the influence of groundwater flow in open boreholes on the interpretation of geothermal and radiogenic effects. Measurement techniques include high-resolution, single and multi-sensor temperature logging, flowmeter testing, repeat thermal recovery logging, and temporary installation of pressure and temperature sensors behind a liner for 6 months. In open, cross-connected boreholes, environmental (seasonal) thermal influences were observed to extend to 180 m in depth, but once vertical flow was eliminated with a liner, the hetero-homothermic boundary was interpreted to lie between 40 and 50 m. Horizontal thermal gradients were observed to change at different horizons, contributing to the conceptualization of hydrogeological units at the site. Flow magnitude (0.0–3.3 l/min) and direction were observed to be influenced by deeper hydraulic pressures triggered by precipitation or snowmelt events. As a result, the identification of dynamic conditions required repeat and/or continuous monitoring. Although site-wide temperature patterns are similar, variation on the order of hundredths to a few degrees Celsius between wells is observed, influenced by each borehole’s intersection with a complex fracture network. Experimentation and observations at the test site led to the development of a temperature-logging methodology suited for deep, narrow-diameter exploration boreholes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».