Mapping lateral changes in conductance of a thin sheet using time-domain inductive electromagnetic data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT With the inductive electromagnetic geophysical method, the laterally varying conductance of thin sheet models can be estimated either through a direct transform of the measured data or through inversion. The direct transform (called the simplified solution) does not require grid or line data and is simple enough to be performed in the field because the conductance at a location is calculated directly from the ratio of two measured magnetic fields (the vertical spatial and temporal derivative of the vertical magnetic field) at that location. However, the simplified solution assumes that the secondary horizontal magnetic fields are zero and/or that the sheet has a uniform conductance. Our nonapproximate solution (called the full inversion) does not make these assumptions, but requires gridded data, measurements of the secondary horizontal magnetic fields, and more complicated inversion algorithms. Through forward modeling, we found that the full inversion provides better results than the simplified solution when the spatial gradient of the resistance is strong and/or when the horizontal magnetic fields are large. Because the simplified solution may be preferable due to its simplicity, we introduce two unreliability parameters, which assess the unreliability of the conductance calculated using the simplified solution. A comparison of the simplified solution and full inversion in a fixed in-loop survey collected overtop a dry tailings pond in Sudbury, Ontario, Canada, revealed that there were small differences around large conductance contrasts, which coincided with elevated unreliability parameters. The simplified solution is recommended if fast in-field interpretations are required, or additionally, as a first-pass survey that can be performed with sparse station spacing to identify areas of interest. Denser grid data can then be collected, for the more reliable full inversion, over areas of interest and/or zones where the simplified solution is expected to be unreliable as predicted by the unreliability parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».