Electromagnetic coupling in frequency-domain induced polarization data: a method for removal
Notice bibliographique
Résumé
Electromagnetic (EM) coupling is generally considered to be noise in induced polarization (IP) data and interpretation is difficult when its contribution is large compared to the IP signal. The effect is exacerbated by conductive environments and large‐array survey geometries designed to explore deeper targets. In this paper we present a methodology to remove EM coupling from frequency‐domain IP data. We first investigate the effect of EM coupling on the IP data and derive the necessary equations to represent the IP effect for both amplitude and phase responses of the signal. The separation of the inductive response from the total response in the low‐frequency regime is derived using the electric field due to a horizontal electric dipole and it is assumed that at low frequencies the interaction of EM effects and IP effects is negligible. The total electric field is then expressed as a product of a scalar function, which is due to IP effects, and an electric field, which depends on the EM coupling response. It is this representation that enables us to obtain the IP response from EM‐coupling‐contaminated data. To compute the EM coupling response we recognize that conductivity information is necessary. We illustrate this with a synthetic example. The removal method developed in this work for the phase and the per cent frequency effect (PFE) data are applicable to 1‐D, 2‐D and 3‐D structures. The practical utility of the method is illustrated on a 2‐D field example that is typical of mineral exploration problems.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».