Revista de Geología y Geofísica

Revista de Geología y Geofísica
Acceso abierto

ISSN: 2381-8719

abstracto

Exploración de mineralización de plomo-zinc (Pb-Zn) utilizando electromagnética de muy baja frecuencia (VLF-EM) en Ishiagu, estado de Ebonyi

Mbah Victor O, Onwuemesi AG, Aniwetalu y Emmanuel U

Exploración electromagnética de muy baja frecuencia (VLF-EM) en el área de Ishiagu de la cuenca de Abakaliki, Lower Benue Trough, Nigeria, se llevó a cabo para determinar la mineralización de Pb-Zn en el lecho rocoso sedimentario. El contraste de conductividad entre las vetas mineralizadas conductoras y la roca huésped generada por el mecanismo de inducción se utilizó para delinear las zonas potenciales de mineralización de Pb-Zn. Se detectaron resultados de lecturas altas en fase y en cuadratura debido a una fuerte inducción electromagnética en el área de estudio y, en promedio, la respuesta de fuentes más profundas oscila entre 4,7 % y aproximadamente 7,6 %, mientras que la respuesta de fuentes menos profundas oscila entre 8,8 % y aproximadamente 17,1 % y estos probablemente indican la presencia de depósitos de Pb-Zn con sobrecarga gruesa en la parte norte. Los mapas de densidad actual muestran las tendencias de las vetas mineralizadas de Pb-Zn en dirección NW-SE con sus subordinadas en dirección N-S. La parte central del área de estudio muestra respuestas de tipper VLF muy agudas que indican fuentes poco profundas, mientras que la parte norte muestra respuestas de tipper VLF amplias que indican fuentes más profundas. Estas lecturas se correlacionan con los valores de profundidad sobre las vetas mineralizadas de Pb-Zn que varían de 10 a 13 m en la parte central y de 16 a 22 m en la parte norte del área mapeada. Las anomalías VLF altas delineadas desde el área de Ishiagu, en la parte SW de la cuenca Abakaliki, por regla general produjeron un resultado de contraste de conductividad alto adecuado con la mineralización de Pb-Zn y la información geológica del área.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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