Inference of lithologic distributions in an alluvial aquifer using airborne transient electromagnetic surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An airborne transient electromagnetic (TEM) survey was completed in the Upper San Pedro Basin in southeastern Arizona to map resistivity distributions within the alluvial aquifer. This investigation evaluated the utility of 1D vertical resistivity models of the TEM data to infer lithologic distributions in an alluvial aquifer. Comparisons of the resistivity values and layers in the 1D resistivity models of airborne TEM data to 1D resistivity models of ground TEM data, borehole resistivity logs, and lithologic descriptions in drill logs indicated that the airborne TEM identified thick conductive fine-grained sediments that result in semiconfined groundwater conditions. One-dimensional models of ground-based TEM surveys and subsurface lithology at three sites were used to determine starting models and constraints to invert airborne TEM data using a constrained Marquardt-styleunderparameterized method. A maximum structural resolution of six layers underlain by a half-space was determined from the resistivity structure of the 1D models of the ground TEM data. The 1D resistivity models of the airborne TEM data compared well with the control data to depths of approximately 100m in areas of thick conductive silt and clay and to depths of 200m in areas of resistive sand and gravel. Comparison of a 3D interpolation of the 1D resistivity models to drill logs indicated resistive (mean of 65ohm-m) coarse-grained sediments along basin margins and conductive (mean of 8ohm-m) fine-grained sediments at the basin center. Extents of hydrologically significant thick silt and clay were well mapped by the 1D resistivity models of airborne TEM data. Areas of uncertain lithology remain below conductive fine-grained sediments where the 1D resistivity structure is not resolved: in areas where multiple lithologies have similar resistivity values and in areas of high salinity.
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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) | 0,000 | 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 ».