Sensitivity cross-sections in airborne electromagnetic methods using discrete conductors
Notice bibliographique
Résumé
A versatile discrete conductor model is used to generate the maximum signal-to-noise ratio along an airborne electromagnetic (AEM) profile. By varying the position of the conductor below and to the side of the airborne traverse, a sensitivity cross-section can be generated that shows the volume of material that influences the AEM response. This type of section accounts for both the coupling of the transmitter with the model and the coupling of the induced current flow with the receiver. Some previous definitions of ‘volumes of influence’ sometimes called ‘footprints’ do not take into account the coupling of the primary field to the target and the secondary field to the receiver. The versatile discrete conductor model can also account for target strike (variable orientation of the current flow) by considering only specific components or orientations of the primary field at the conductor. For a vertical dipole transmitter, the vertical or z-component receiver is generally better for detecting targets at greater depth and the lateral detection range is maximum for the transverse or y component. The in-line or x component is best for sensing conductors where the currents are constrained to flow in a vertical plane perpendicular to the flight direction of the AEM system. The sensitivity cross-sections can also be used for survey design: for example, in order to ensure effective exploration down to 200 m the HeliGEOTEM system must fly with a flight line spacing of 210 m, whereas the more powerful MEGATEM system can achieve equivalent depth penetration with a 300 m line spacing. The discrete conductor model could also be used to estimate the ‘volume of influence’ in ‘moving footprint’ 3D inversion schemes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».