Inversion of Conductivity Profiles from EM Using Full Solution and a 1-D Laterally Constrained Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In highly conductive environments the apparent electrical conductivity (σa) data generated from electromagnetic (EM) instruments are known to be non-linear. This is particularly the case when high conductivity bodies are present in the subsurface. However, little attention has been given to this issue in the research literature of the environmental and hydrological sciences. In this paper we describe the development of an inversion algorithm, which consists of a 1-D inversion with 2-D smoothness constraints between adjacent 1-D models, whereby the forward response is calculated using the full solution of the induction phenomena. The robustness of the algorithm is evaluated using σa data acquired from two study areas. In the first case study, σa data is acquired with a DUALEM-21 across a golf green in Guelph, Ontario Canada. In the second case study, a DUALEM-421 is used to collect σa across an irrigated field located on a clay alluvial plain of the Lower Gwydir Valley (Australia). The general patterns of modeled true electrical conductivity (σ), as achieved from our inversion algorithm with the full solution, are shown to compare favorably with the available information and existing knowledge at each site. We also find that the models calculated with the new algorithm compare favorably with those obtained using individual 1-D inversion.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».