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Record W6981428489

Elaborazione di dati GRAV/MAG e implementazione della deconvoluzione di Eulero. Applicazione della metodologia per la definizione degli elementi strutturali del Paterson Orogen, Western Australia

2012· article· it· W6981428489 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2012
Typearticle
Languageit
FieldEnvironmental Science
TopicAmerican Environmental and Regional History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPlant canopyNature ConservationQualitative analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nel campo della geofisica di esplorazione esistono varie tecniche interpretative orientate alla stima automatizzata dei parametri delle sorgenti causative GRAV/MAG. Queste metodologie, sviluppate sia per dati in forma di profilo che per dati 2D (grid), trovano importanti applicazioni nell’elaborazione delle prospezioni a carattere regionale; in questi casi infatti la quantità di dati a disposizione e l'estensione delle area indagate precludono l’uso di algoritmi di inversione veri e propri. Il lavoro svolto nell'ambito di questa tesi si è concentrato su di una tecnica interpretativa denominata Deconvoluzione di Eulero. Tale metodologia di elaborazione permette di stimare, in maniera automatizzata, la posizione orizzontale e la profondità dal piano di misura dei corpi causativi. L'algoritmo si fonda sulla relazione di omogeneità di Eulero che, nel caso dei campi potenziali, permette di mettere in relazione la posizione e l'indice strutturale della sorgente con il campo potenziale e le sue derivate, orizzontali e verticale. L'indice strutturale, che corrisponde al grado di omogeneità, è l'esponente n della relazione (1/rn) fra anomalia e distanza dalla sorgente ed è quindi funzione del tipo (contatto, dicco, sfera, per citare alcuni fra i tipici modelli geometrici) di sorgente. Attraverso l'applicazione di tale algoritmo (che si traduce in un problema di algebra lineare) è quindi possibile ottenere un risultato interpretativo che fornisce, oltre alle coordinate delle sorgenti, anche una stima quantitativa della loro tipologia. In generale il metodo viene applicato fissando l'indice strutturale ed invertendo per la posizione; nel presente lavoro questa metodologia standard è stata ottimizzata tramite l'aggiunta della ricerca automatica del miglior indice strutturale. L'introduzione di tale affinamento semplifica, in maniera robusta, il processo interpretativo, essa infatti supporta numericamente (e quindi fisicamente) la scelta di una particolare geometria causativa, scelta altrimenti delegata al giudizio, soggettivo, dell'interprete. L'intera procedura, sia per il caso a indice strutturale prefissato che per quello “automatizzato” è stata implementata in ambiente MATLAB. L'algoritmo è stato quindi applicato ad un'area (40,000 km2) di interesse minerario, situata in Western Australia e compresa all'interno del Paterson Orogen. Esso è costituito da una catena di rocce proterozoiche che si estendono per circa 1200 Km in direzione NW-SE, bordando i limiti NE del cosiddetto Pilbara Craton (Williams e Meyers, 1990) e confinando a SE con il Musgrave Complex. (Daniels e Horwitz, 1969; Blockley e de la Hunty, 1975). Dal punto di vista della genesi tettonica, l’Orogen è una zona di collisione tra la placca Western Australia e la provincia settentrionale australiana (Meyers, 1993). Dal punto di vista minerario l’area è di particolare interesse e, dalla scoperta di Telfer (uno dei più grandi giacimenti auriferi del mondo), avvenuta nel 1971, è stata interessata da numerose prospezioni minerarie. Altri giacimenti importanti sono Rudall River (Pt), Lead Hills (metalli non ferrosi), Mt Cotton (metalli di base e Uranio), Nifty (Cu) e Kintyre (U). In questa tesi si è posta particolare attenzione alla miniera di Telfer. Tale giacimento, un sistema Au-Cu, è situato nel settore NE del Paterson Orogen. Esso è costituito da due anticlinali en echelon asimmetriche, chiamate “West Dome” e “Main Dome”, che insieme costituiscono il Telfer Dome. La mineralizzazione è situata a vari livelli stratigrafici, generalmente al contatto (o in prossimità dello stesso) fra formazioni differenti e si presenta sia in forma di vene che stockwork e disseminazione. L'estensione verticale della mineralizzazione è di diverse centinaia di metri. Le rocce ospiti sono meta-siltiti e meta-arenarie di basso grado. Sebbene esistano modelli interpretativi genetici che associano questo stile di mineralizzazione con la presenza di un motore termico costituito da batoliti granitoidi, non è stata riconosciuta, almeno nel caso di Telfer, una relazione di prossimità spaziale fra mineralizzazione e intrusivo/i. Dal punto di vista geofisico le mineralizzazioni tipo Telfer e, più in generale, quelle presenti nel Paterson Orogen, sono praticamente invisibili: l'esiguo spessore delle lenti mineralizzate, la profondità dei giacimenti ed un pronunciato (fino ad alcune centinaia di metri dal piano di campagna) livello di ossidazione rendono le risposte generate dai corpi mineralizzati (in termini di conduttività, suscettività e densità) estremamente deboli e/o assenti. L'applicazione dei metodi geofisici può quindi dare risultati utili ma indiretti, fornendo informazioni sia stratigrafiche che tettoniche che possono essere utilizzate per definire corridoi o elementi strutturali possibilmente associati con meccanismi produttivi dal punto di vista minerogenetico. In questo senso i risultati della deconvoluzione di Eulero rappresentano un importante elemento interpretativo in quanto fedeli descrittori (almeno da un punto di vista statistico, considerando la scala di applicazione) di contatti e corpi litologici nelle tre dimensioni. I dati utilizzati sono i grid gravimetrici e aeromagnetici disponibili attraverso il website di Geoscience Australia (http://www.geoscience.gov.au). L’area selezionata per questa indagine ha la forma di un quadrato (in proiezione UTM), un'estensione di 200x200 km ed è approssimativamente centrata sul giacimento di Telfer. In sintesi, il lavoro si è sviluppato nelle seguenti fasi: pre-elaborazione, consistente nell'organizzazione e nella mosaicatura dei grid disponibili, nonché nella trasformazione da coordinate geografiche a coordinate nella proiezione GDA94; elaborazione, durante la quale, facendo ricorso soprattutto agli algoritmi di trasformazione lineare (FFT2D), i grid originali sono stati filtrati passa-basso (con finalità anti-aliasing), derivati secondo le direzioni orizzontali e verticali ed infine, per i dati magnetici, ridotti al polo (questa fase è stata effettuata tramite il software Oasis Montaj (Geosoft Ltd, Canada); applicazione della deconvoluzione di Eulero (tramite il software appositamente sviluppato in MATLAB) e valutazione/ottimizzazione dei risultati; confronto con i risultati ottenuti tramite l'applicazione di un algoritmo di “Discontinuity Detection” basato sull'analisi della matrice di curvatura del gradiente orizzontale totale; estrazione e rappresentazione in termini di lineamenti dei cluster di soluzioni ottenuti con deconvoluzione di Eulero.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.043

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.221 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2012
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