Multiscale Borehole Seismic Imaging for Mineral Exploration in the Blötberget Mining Area (Central Sweden, Ludvika)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Borehole seismic investigations play a major role for high‐resolution imaging of geological structures at depth. The resulting borehole seismic data enable a direct characterisation of the target units as well as their physical properties along the well and in its direct vicinity. Analysing seismic data acquired at different scales within the borehole provides additional notable insights and allows an improved geological and petrophysical interpretation. In our work, we processed zero offset vertical seismic profiling data and full waveform sonic log data as part of a multiscale borehole seismic imaging workflow to better characterise a mineral exploration target at Ludvika Mines (Blötberget mining area, Central Sweden). Data processing mainly comprised wavefield separation and corridor stacking, followed by migration of the full waveform sonic log data using a diffraction stack approach. Additional borehole data, that is, impedance logs and a lithological borehole profile, were used for the integrated interpretation to provide the basis for an assignment of the reflectors to a specific lithological unit. Besides the existing structural models derived from surface seismic investigations, the new images from borehole seismic data reveal the internal structure of the mineralisation at a significantly higher resolution, complement the geophysical characterisation and can be used for a subsequent reliable mineral resource estimate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».