Performance assessment of structured and unstructured meshes in inversion of electrical resistivity and induced polarization surveys: Kabudan gold area, NE Iran
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 157
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMGE-60-2_001
تاریخ نمایه سازی: 14 تیر 1405
چکیده مقاله:
This research investigated the inversion of electrical resistivity and induced polarization (IP) data acquired along geoelectrical profiles in the Kabudan gold prospect, Razavi Khorasan Province, northeastern Iran. To achieve higher modeling accuracy, two discretization schemes—structured quadrilateral meshes and unstructured triangular meshes—were implemented. The inversion results from both approaches were generally consistent and successfully depicted major subsurface geological features; however, the triangular mesh configuration achieved a lower RMS error and more effectively resolved fine-scale structural variations. Interpretation of the results delineated several geophysical anomalies, some of which showed strong agreement with drilling and assay data, most notably in borehole BH۰۲. While resistivity models displayed the highest correlation with drill-core information, chargeability models provided complementary constraints for resolving sulfide-rich zones. Overall, the integration of geoelectrical survey results with drilling data proved to be a reliable approach for the detection of sulfide mineralization zones and for enhancing the resolution of subsurface structural interpretations.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Seyed Mohammad Sadatyan Jouybari
Faculty of Mining Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
Ahmad Afshar
Faculty of Mining Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
Hamid Reza Ramazi
Faculty of Mining Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :