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Enregistrement W2071360496 · doi:10.4138/4956

A Study of the SP Geophysical Technique in a Campus Setting

2007· article· en· W2071360496 sur OpenAlexaffvenue
A. M. Leitch, Charles Boone

Notice bibliographique

RevueAtlantic Geology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnomaly (physics)GeologySign (mathematics)GeophysicsMagnitude (astronomy)SeismologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The self potential (SP) method is a simple and inexpensive geophysical surveying technique, which involves measuring electrical potentials on the surface due to charge separations in the subsurface. These charge separations can arise from a number of different physical and electrochemical processes, and hence interpretations tend to be qualitative. Small anomalies are typically neglected as transient, inexplicable, or uninteresting. In contrast, large negative anomalies associated with ore bodies are noted for their constancy. In this study, an area on the campus of Memorial University was repeatedly surveyed in order to determine which natural and anthropogenic features generated SP anomalies, and whether these anomalies were constant or transient. We found anomalies associated with a building, a buried metallic pipe, trees, and subtler ground variations. The locations of anomalies, both large and small, were notably unvarying over a period of days and weeks. The building always generated a significant negative anomaly, but the sign of other anomalies (including that associated with the pipe) and the magnitude of all anomalies varied with time. In a second area dominated by a shallow sewer pipe, SP data allowed modeling of the burial depth and charge distribution of the pipe. Our results show that SP can be a useful and reliable method for shallow ground surveys, but that the time-varying nature of both sign and magnitude of small to moderate anomalies should be taken into account in data collection and interpretation.
 
 Résumé
 
 La méthode des potentiels spontanés est une technique d’exécution de levés géophysiques simple et peu dispendieuse consistant à mesurer les potentiels électriques à la surface liés aux séparations des charges dans le sous-sol. Ces séparations des charges peuvent découler d’un certain nombre de processus physiques et électrochimiques différents, de sorte que les interprétations données ont tendance à être qualitatives. On néglige généralement les petites anomalies, les considérant comme des anomalies transitoires, inexplicables ou peu intéressantes. En revanche, on note les anomalies négatives poussées qui sont associées aux corps minéralisés en raison de leur constance. Dans le cadre de cette étude, on a réalisé des levés répétés dans un secteur du campus de l’Université Memorial pour déterminer quelles particularités naturelles et artificielles produisaient des anomalies des PS et si ces anomalies étaient constantes ou transitoires. Nous avons découvert des anomalies associées à un bâtiment, à un tuyau en métal enfoui, à des arbres et à des irrégularités du terrain plus subtiles. Fait remarquable, les emplacements des anomalies, tant prononcées que minimes, n’ont pas changé au cours d’une période de plusieurs jours et semaines. Le bâtiment a toujours produit une anomalie négative marquée, mais le signal d’autres anomalies (notamment celle associée au tuyau) et la magnitude de toutes les anomalies ont varié au fil du temps. Dans un second secteur où était surtout présent un tuyau d’égout peu profond, les données des PS ont permis la modélisation de la profondeur d’enfouissement et de la distribution des charges du tuyau. Nos résultats révèlent que la polarisation spontanée peut s’avérer une méthode utile et fiable pour les levés terrestres peu profonds, mais qu’il faudrait tenir compte de la nature variable des signaux et de la magnitude des anomalies minimes à moyennes lors de la collecte et de l’interprétation des données.
 
 [Traduit par la redaction]

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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