Joint inversion of navigation and resistivity using a fixed transmitter and a towed receiver array: a transient marine CSEM model study
Notice bibliographique
Résumé
A typical marine controlled-source electromagnetic system consists of an electric dipole \ntransmitter and one or more electric dipole receivers. The objective of a survey is to determine \nthe seafloor resistivity by recording the electromagnetic transients, which diffuse through the \nearth from the transmitter to the receivers. Accurate knowledge of system geometry is crucial \nfor proper interpretation; errors in the position and orientation of the transmitter and/or the \nreceivers propagate into errors in the predicted seafloor resistivity. We show theoretically \nthat for certain multireceiver set-ups and crustal electrical profiles that the geometry and the \nseafloor resistivity may be determined independently. A specific example is an experiment \nproposed in association with NEPTUNE Canada. Here, we have already deployed an electric \ndipole transmitter with a known orientation in a known location. A cabled streamer of receivers \nmay be towed by a survey vessel in the vicinity of the transmitter on a known heading. For this \nconfiguration, an eigenparameter analysis of two seafloor models consisting of (1) a halfspace \nand (2) a resistive layer buried within a halfspace shows that the resistivity structure of the \nseafloor can be independently resolved from the cable location. Further studies of these two \nmodels also indicate that the position of the streamer must be roughly known in advance on \nthe order of a hundred metres to be used as a suitable starting model in a non-linear inversion. \nThe crucial information is contained in the parts of the pulse which travel through the seawater \nand which act as a calibration path. Such information is absent for a static DC method.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».