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Enregistrement W1974976672 · doi:10.1190/geo2013-0172.1

3D finite-element forward modeling of electromagnetic data using vector and scalar potentials and unstructured grids

2014· article· en· W1974976672 sur OpenAlexaff
Seyedmasoud Ansari, Colin G. Farquharson

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical analysisScalar (mathematics)Finite element methodMathematicsElectric-field integral equationBasis functionHelmholtz equationScalar potentialDiscretizationIntegral equationHelmholtz free energyMaxwell's equationsMagnetic potentialBoundary value problemGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present a finite-element solution to the 3D electromagnetic forward-modeling problem in the frequency domain. The method is based on decomposing the electric field into vector and scalar potentials in the Helmholtz equation and in the equation of conservation of charge. Edge element and nodal element basis functions were used, respectively, for the vector and scalar potentials. This decomposition was performed with the intention of satisfying the continuity of the tangential component of the electric field and the normal component of the current density across the interelement boundaries, therefore finding an efficient solution to the problem. The computational domain was subdivided into unstructured tetrahedral elements. The system of equations was discretized using the Galerkin variant of the weighted residuals method, with the approximated vector and scalar potentials as the unknowns of a sparse linear system. A generalized minimum residual solver with an incomplete LU preconditioner was used to iteratively solve the system. The solution method was validated using five examples. In the first and second examples, the fields generated by small dipoles on the surface of a homogeneous half-space were compared against their corresponding analytic solutions. The third example provided a comparison with the results from an integral equation method for a long grounded wire source on a model with a conductive block buried in a less conductive half-space. The fourth example concerned verifying the method for a large conductivity contrast where a magnetic dipole transmitter-receiver pair moves over a graphite cube immersed in brine. Solutions from the numerical approach were in good agreement with the data from physical scale modeling of this scenario. The last example verified the solution for a resistive disk model buried in marine conductive sediments. For all examples, convergence of the solution that used potentials were significantly quicker than that using the electric field.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations137
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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