Sensitivity analysis of a nonlinear inversion method for 3D electromagnetic imaging in anisotropic media
Notice bibliographique
Résumé
We present a detailed sensitivity analysis for a nonlinear electromagnetic inversion method which was introduced earlier by the authors. Whereas the earlier work was restricted to the 3D imaging of isotropic structures in the earth from cross-borehole electromagnetic data, the analysis presented here is focused on the imaging of anisotropic structures which often have to be taken into account in practical situations. The inversion scheme considered can be described as a single-step adjoint field scheme. It avoids calculating huge sensitivity matrices (which we call linearized residual operators) during the inversion and uses only the data corresponding to one source position at a time. Doing so, the action of the adjoint linearized residual operator on the corresponding (filtered) residual vector can be calculated very efficiently by just running one forward and one adjoint Maxwell problem on the most recent best guess for the parameters. The outcome of these two runs is combined to find a correction to the latest best guess. The anisotropic sensitivity functions have the property that they decompose the linearized residual operator as well as the corresponding adjoint linearized residual operator. Playing this dual role, they provide useful information about how sources and receivers should be arranged in a given experiment, and which structures in the earth can be expected to be resolved in the inversion from a given data set. In the paper, we present numerical examples of 3D anisotropic sensitivity functions for homogeneous as well as for inhomogeneous background parameter distributions, and discuss their dual role in the nonlinear adjoint field inversion scheme.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».