Joint inversion of seismic traveltimes and gravity data on unstructured grids with application to mineral exploration
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Seismic methods continue to receive interest for use in mineral exploration due to the much higher resolution potential of seismic data compared to the techniques traditionally used, namely, gravity, magnetics, resistivity, and electromagnetics. However, the complicated geology often encountered in hard-rock exploration can make data processing and interpretation difficult. Inverting seismic data jointly with a complementary data set can help overcome these difficulties and facilitate the construction of a common earth model. We considered the joint inversion of seismic first-arrival traveltimes and gravity data to recover causative slowness and density distributions. Our joint inversion algorithm differs from previous work by (1) incorporating a large suite of measures for coupling the two physical property models, (2) slowly increasing the effect of the coupling to help avoid potential convergence issues, and (3) automatically adjusting two Tikhonov tradeoff parameters to achieve a desired fit to both data sets. The coupling measures used are both compositional and structural in nature and allow the inclusion of explicitly known or implicitly assumed empirical relationships, physical property distribution information, and cross-gradient structural coupling. For any particular exploration scenario, the combination of coupling measures used should be guided by the geologic knowledge available. We performed our inversions on unstructured grids comprised of triangular cells in 2D, or tetrahedral cells in 3D, but the joint inversion methods are equally applicable to rectilinear grids. We tested our joint inversion methodology on scenarios based on the Voisey’s Bay massive sulfide deposit in Labrador, Canada. These scenarios present a challenge to the inversion of first-arrival traveltimes and we show how joint inversion with gravity data can improve recovery of the subsurface features.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle