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Enregistrement W2005213235 · doi:10.1190/1.1444842

Multicomponent georadar data: Some important implications for data acquisition and processing

2000· article· en· W2005213235 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGround-penetrating radarGeologyDipoleReflection (computer programming)Dispersion (optics)ScatteringGeophysicsRadarAcousticsSeismologyComputer scienceOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many seismic reflection processing techniques are applied routinely to ground-penetrating radar (georadar or GPR) data. Although similarities exist between seismic (acoustic) and radar wave propagation there are some significant differences, some of the most important of which are associated with the dipole nature (1) of georadar sources and receivers and (2) of elemental sources used to represent scattering bodies. Neglecting the dipole character of electromagnetic surveys may result in incomplete or biased images of the subsurface. In an attempt to understand better the consequences of recording dipolar wavefields, we have simulated numerous multicomponent georadar data sets. These simulations are based on the weak scattering (Born) approximation, such that point heterogeneities in the subsurface can be represented by infinitesimal dipoles with moments parallel and proportional to the incident georadar wavefields. The effects of depolarization and dispersion are not included. Nevertheless, many subsurface structures can be modeled by suites of appropriately distributed infinitesimal dipoles. Georadar images of even the simplest subsurface structures are shown to depend strongly on the relative orientations and positions of the source and receiver antennas. A positive aspect of dipolar wavefields is that multicomponent georadar profiles contain information on the locations of both in-plane and out-of-plane structures. Furthermore, “pseudoscalar” wavefields can be simulated from coincident georadar data sets acquired with two pairs of parallel source-receiver antennas, one oriented perpendicular to the other. Pseudoscalar georadar data, which are characterized by low degrees of directionality, can be processed (including migration) confidently using standard seismic processing software (assuming that dispersion is not a major problem). To illustrate the advantages of multicomponent georadar data, two field examples are presented. One demonstrates the value of recording dual-component georadar data along isolated profiles; the other shows the benefits of combining 3-D georadar data sets acquired with dual component source-receiver antenna pairs to form pseudoscalar wavefield images.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,256 · 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