Soil compensation techniques for the detection of buried metallic objects using electromagnetic sensors
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
Magnetic soils are a major source of false positives when searching for landmines or unexploded ordnance (UXO) with electromagnetic induction sensors. In adverse areas up to 30% of identified electromagnetic (EM) anomalies are attributed to geology. The main source of the electromagnetic response is the magnetic viscosity of the ferrimagnetic minerals magnetite and maghaemite. The EM phenomena that give rise to the response of magnetically viscous soil and metal are fundamentally different. The viscosity effects of magnetic soil can be accurately modelled by assuming a ferrite relaxation with a log-uniform distribution of time constants. The EM response of a metallic target is due to eddy currents induced in the target and is a function of the target's size, shape, conductivity and magnetic susceptibility. In this presentation, we consider different soil compensation techniques for time domain and frequency domain EM data. For both types of data we exploit the EM characteristics of viscous remnantly magnetized soil. These techniques will be demonstrated with time domain and frequency domain data collected on Kaho'olawe Island, Hawaii. A frequency domain technique based on modeling a negative log-linear in-phase and constant quadrature component was found to be very effective at suppressing false-alarms due to magnetic soils.
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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 | 0,001 | 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