| Titre | Multifractal modeling of worldwide and Canadian metal size-frequency distributions |
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| Auteur | Agterberg, F |
| Source | Natural Resources Research 2019 p. 1-12, https://doi.org/10.1007/s11053-019-09460-1 |
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| Année | 2019 |
| Séries alt. | Ressources naturelles Canada, Contribution externe 20180412 |
| Éditeur | Springer Nature |
| Document | publication en série |
| Lang. | anglais |
| DOI | https://doi.org/10.1007/s11053-019-09460-1 |
| Media | papier; en ligne; numérique |
| Formats | pdf (Adobe® Reader®); html |
| Sujets | établissement de modèles; potentiel minier; estimation des ressources; gisements minéraux; métaux; métaux de base; métaux précieux; cuivre; zinc; or; argent; méthodes statistiques; analyses statistiques;
distributions de fréquences; analyses d'ensemble; distribution minérale; géologie économique; géomathématique |
| Illustrations | tableaux; graphiques; diagrammes de distribution des fréquences |
| Diffusé | 2019 02 02 |
| Résumé | (non publié)
La distribution de fréquence Pareto-lognormale, qui peut résulter d'une modélisation multifractale en cascade, s'est avérée utile pour décrire les distributions taille-fréquence des
métaux à l'échelle mondiale, notamment le cuivre, le zinc, l'or et l'argent dans les gisements de minerai. Dans cet article, il est démontré que le modèle peut également être utilisé pour les distributions taille-fréquence de ces métaux au Canada,
qui couvre 6,6 % de la croûte continentale. Comme leurs équivalents mondiaux, ces gisements canadiens présentent deux écarts importants par rapport au modèle Pareto-lognormal : (1) il y a trop de petits gisements, et (2) il y a trop peu de gisements
dans la zone de transition entre la lognormale centrale et la queue supérieure de Pareto décrivant la distribution de fréquence de taille des plus grands gisements. Les causes probables de ces écarts sont : (1) historiquement, relativement beaucoup
de petits gisements de minerai ont été exploités avant que les méthodes d'exploitation en vrac ne deviennent disponibles au vingtième siècle, et (2) économiquement, les gisements géants et supergéants sont préférés pour l'exploitation et ceux-ci ont
les plus fortes anomalies géophysiques et géochimiques. Il est démontré qu'il existe probablement de nombreux grands gisements qui n'ont pas été découverts ou exploités. Bien que dans l'ensemble les échantillons des distributions taille-fréquence
soient très grands, les incertitudes de fréquence associées aux plus grands gisements sont relativement faibles et il reste difficile d'estimer plus précisément combien de gisements minéraux non découverts il y a dans les queues supérieures des
distributions taille-fréquence des métaux considérés. (Traduction préformée par une intelligence artificielle.)
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| GEOSCAN ID | 313705 |
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