3D forward modelling of time domain electromagnetic data
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
PreviousNext No AccessSEG Technical Program Expanded Abstracts 20023D forward modelling of time domain electromagnetic dataAuthors: Eldad HaberUri AscherDouglas W. OldenburgEldad HaberEMI‐Schlumberger, Richmond, CA, Uri AscherDept. of Computing sciences, UBC, Vancouver, Canada, and Douglas W. OldenburgUBC‐Geophysical Inversion Facility, Dept. of Earth&Ocean Sciences, UBC, Vancouver, Canadahttps://doi.org/10.1190/1.1817334 SectionsAboutPDF/ePub ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InRedditEmail Permalink: https://doi.org/10.1190/1.1817334FiguresReferencesRelatedDetailsCited byFast 2.5D and 3D inversion of transient electromagnetic surveys using the octree-based finite-element methodLongying Xiao, Gianluca Fiandaca, Bo Zhang, Esben Auken, and Anders Vest Christiansen20 June 2022 | GEOPHYSICS, Vol. 87, No. 43-D Large-Scale TEM Modeling Using Restarting Polynomial Krylov MethodIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 603D finite-volume time-domain modeling of geophysical electromagnetic data on unstructured grids using potentialsXushan Lu and Colin G. Farquharson22 October 2020 | GEOPHYSICS, Vol. 85, No. 6Three-dimensional transient electromagnetic inversion with optimal transport3 September 2021 | Journal of Inverse and Ill-posed Problems, Vol. 0, No. 0Rational Krylov method for 3D time-domain airborne EM modelingChangkai Qiu*, Changchun Yin, Yunhe Liu, Bo Zhang, Xiuyan Ren, Cong Wang, and Jing Cai28 September 20193D transient electromagnetic modeling using a shift-and-invert Krylov subspace method26 April 2018 | Journal of Geophysics and Engineering, Vol. 15, No. 4Three-Dimensional Transient Electromagnetic Modeling Based on Fictitious Wave Domain Methods23 March 2017 | Pure and Applied Geophysics, Vol. 174, No. 5Three-dimensional transient electromagnetic modelling using Rational Krylov methods25 July 2015 | Geophysical Journal International, Vol. 202, No. 3Finite-volume modelling of geophysical electromagnetic data using potentials on unstructured staggered gridsHormoz Jahandari* and Colin G. Farquharson19 August 2015A Study on 2D CSAMT Forward Modeling and Inversion with a Dipole Source and Topography and Its Applications31 May 2013 | Chinese Journal of Geophysics, Vol. 53, No. 2Time-domain modeling of electromagnetic diffusion with a frequency-domain codeWim A. Mulder, Marwan Wirianto, and Evert C. Slob13 November 2007 | GEOPHYSICS, Vol. 73, No. 1Time‐domain CSEM modeling with a frequency‐domain codeWim A. Mulder, Marwan Wirianto, and Evert C. Slob14 September 2007Finite-difference simulation of borehole EM measurements in 3D anisotropic media using coupled scalar-vector potentialsJunsheng Hou, Robert K. Mallan, and Carlos Torres-Verdín28 August 2006 | GEOPHYSICS, Vol. 71, No. 5An accelerated time domain finite difference simulation scheme for three-dimensional transient electromagnetic modeling using geometric multigrid concepts24 June 2006 | Radio Science, Vol. 41, No. 3A parallel finite‐difference approach for 3D transient electromagnetic modeling with galvanic sourcesMichael Commer and Gregory Newman27 September 2004 | GEOPHYSICS, Vol. 69, No. 5 SEG Technical Program Expanded Abstracts 2002ISSN (print):1052-3812 ISSN (online):1949-4645Copyright: 2002 Pages: 2478 publication data© 2002 Copyright © 2002 Society of Exploration GeophysicistsPublisher:Society of Exploration Geophysicists HistoryPublished Online: 03 Jan 2005 CITATION INFORMATION Eldad Haber, Uri Ascher, and Douglas W. Oldenburg, (2002), "3D forward modelling of time domain electromagnetic data," SEG Technical Program Expanded Abstracts : 641-644. https://doi.org/10.1190/1.1817334 Plain-Language Summary PDF DownloadLoading ...
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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) | 0,004 | 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