A procedure for collecting electromagnetic data using multiple transmitters and receivers capable of deep and focused exploration
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Many ground controlled-source electromagnetic (EM) systems have been deployed, and under ideal conditions these systems are capable of detecting large conductors to depths of approximately 800 m; however, more common detection limits are less than 400 m. Although these systems have been used with great success, they may experience two weaknesses when exploring for deeper conductors: poor coupling with the target and small signal-to-noise ratios (S/Ns), both of which decrease the quality and interpretability of the data. We evaluated a novel time-domain EM procedure that addresses these weaknesses. The coupling weakness was addressed through multiple transmitter locations and multiple receiver locations, and the S/N was increased by spatial stacking of measurements (from the various transmitter-receiver combinations). A field test of this procedure was undertaken. Reciprocity data indicated that the noise levels of the vertical component data we acquired were about −0.004 μV/Am2. Spatial stacking of the data can reduce the noise levels by a factor of seven. This means that a small conductor previously only visible to 150 m could be seen to 275 m and a conductor visible to 300 m could be seen to 575 m. One challenge of the new procedure was the time required to collect all the transmitter-receiver combinations — this time can be reduced using the principle of reciprocity and not repeating approximately reciprocal measurements. Another challenge was to visualize and interpret the large volumes of data collected using the procedure — this has been partially addressed by creating equivalent-dipole depth sections. Synthetic and real equivalent-dipole depth sections appeared very similar and illustrated that these images of the subsurface could be interpreted. However, the features appeared too deep on the sections, so better visualization techniques could be developed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».