Resolution of 3-D Electrical Resistivity Images from Inversions of 2-D Orthogonal Lines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Three-D electrical resistivity imaging (ERI) using sets of orthogonal of 2-D survey lines provides an efficient and cost effective tool for site characterization in environmental and engineering investigations. A 3-D survey design using sparse sets of lines reduces the survey time at the expense of the resolution. The effects of line spacing on the resolution of 3-D electrical resistivity images were investigated using numerical modeling with synthetic and field data for two standard configurations, dipole-dipole and Wenner arrays. Synthetic data studies indicate that dipole-dipole configuration produces a more accurate map of the subsurface than the Wenner configuration. A severely under-sampled 3-D survey could result in introducing small-scale shallow spurious artifacts at the surface of the resistivity model caused by the projection of the anomalies located in the deeper parts of the model. Results from inversion of the real and synthetic data showed that lines should be separated by no more than four electrode spacings and, if the shallow subsurface is important, by no more than two electrode spacings. The dipole-dipole array performs better than the Wenner array, but it requires more acquisition effort and is more sensitive to noise. These modeling results provide insight into quantitative survey designs that produce sufficient information to meet survey objective within a given field efforts.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».