Robust processing of magnetotelluric data in the AMT dead band using the continuous wavelet transform
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The energy sources for magnetotellurics (MT) at frequencies above 8Hz are electromagnetic waves generated by distant lightning storms propagating globally within the earth-ionosphere waveguide. The nature of the sources and properties of this waveguide display diurnal and seasonal variations that can cause significant signal amplitude attenuation, especially at 1–5kHz frequencies — the so-called audiomagnetotelluric (AMT) dead band. This lack of energy results in unreliable MT response estimates; and, given that in crystalline environments ore bodies located at some 500–1000-m depth are sensed initially by AMT data within the dead band, this leads to poor inherent geometric resolution of target structures. We propose a new time-series processing technique that uses localization properties of the wavelet transform to select the most energetic events. Subsequently, two coherence thresholds and a series of robust weights are implemented to obtain the most reliable MT response estimates. Finally, errors are estimated using a nonparametric jackknife algorithm. We applied this algorithm to AMT data collected in northern Canada. These data were processed previously using traditional robust algorithms and using a telluric-telluric magnetotelluric (TTMT) technique. The results show a significant improvement in estimates for the AMT dead band and permit their quantitative interpretation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».