Cooperative Inversion of Time Domain Electromagnetic and Magnetometer Data for The Discrimination of Unexploded Ordnance
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magnetic and electromagnetic induction (EMI) surveys are the primary techniques used for unexploded ordnance (UXO) remediation projects. Magnetometry is a valuable geophysical tool for UXO detection because of the ease of data acquisition and its ability to detect relatively deep targets. However, magnetic data can have large false alarm rates caused by geological noise, and there is an inherent non-uniqueness when trying to determine the orientation, size and shape of a target. EMI surveys, on the other hand, are relatively immune to geologic noise and are more diagnostic for target shape and size but have a reduced depth of investigation. We aim to improve discrimination ability by developing an interpretation method that takes advantage of the strengths of both techniques. We consider cooperative inversion, where information from the inversion of one type of data is used as a constraint for inverting another. We compare the confidence with which we can discriminate UXO from non-UXO targets when inverting the data sets cooperatively, to results from individual inversions. Examples are given of the application of the methodology to time domain electromagnetic induction (TEM) and magnetic data sets collected at the Yuma Proving Ground UXO Standardized Test Site calibration grid and the Former Camp Sibert.
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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