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Enregistrement W7160772811 · doi:10.83080/rejost.vol4no5.135

Depth to basement estimation from aerogravity data over the Southeastern part of Niger Delta region of Nigeria

2024· article· en· W7160772811 sur OpenAlexaboutno aff
Aniekan E. Ekpo, Nsikak E. Bassey, Nyakno J. George, Itoro G. Udo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasementBouguer anomalyLineamentResidualNiger deltaKarst

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a geological interpretation of aerogravity anomalies over the southeastern part of the Niger Delta Basin, Nigeria, with a focus on identifying subsurface structures related to hydrocarbon and mineral prospecting. High-resolution aerogravity data, collected by Fugro Airborne Surveys Canada between 2005 and 2010, were processed using Oasis Montaj (v7.0.1), Surfer (v16.6), and ArcGIS (v10.4) software. The study employed various data filtering and enhancement techniques, including Fast Fourier Transform (FFT) for spectral analysis, Euler deconvolution, and 2D forward modeling. The Butterworth filter, with a central wave number of 1900 and degree 2, was used to separate regional and residual anomalies. The regional gravity anomaly map exhibited a Bouguer gravity range from -7.3 mGal to 39.4 mGal, with prominent trends in NE-SW, N-S, and NW-SE directions, indicating deep-seated subsurface structures. The residual gravity map, filtered with a central wave number of 3 and degree 8, revealed structural features including linear, ellipsoidal, and irregular-shaped anomalies extending primarily in the N-S, NE-SW, and NW-SE directions. Euler deconvolution analysis showed depth ranges from a minimum of less than 34.4 m to a maximum of over 8,228 m, identifying subsurface fault structures aligned with the prevailing lineament patterns of the Niger Delta. Radial power spectrum analysis, applied to eight subdivided blocks of the study area, identified three depth ranges: shallow, intermediate, and deep sources. The 2D forward modeling using the GM-SYS package delineated the basement topography and subsurface structures across five key profiles, revealing undulating basement features with depths varying from approximately 6,000 m to over 10,000 m. Significant geological features were identified, including a major dyke intrusion along Profile 1 and domal uplift features along Profile 2, suggesting mantle plume activity. The results indicate a complex subsurface architecture characterized by variations in rock density and structural configurations, suggesting the presence of geological conditions favorable for hydrocarbon accumulation and mineral deposits. Regions with high-frequency anomalies, characterized by the concentration of short wavelength anomalies, such as the Oban Massif, are associated with dense rock formations like granite, granodiorite, gneiss and migmatite and may contain valuable minerals and rare earth elements. The high-frequency anomalies around Ikot Ekpene, Aba, and Degema areas may be due to high density materials of lateral extent. Overall, the study demonstrates the effectiveness of using Bouguer gravity data in subsurface geological mapping and resource exploration. Blocks D1-D8 are recommended for further investigation for hydrocarbon exploration because they exhibit depths greater than 4000 m.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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