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Enregistrement W2135201672 · doi:10.1093/gji/ggu111

Three-dimensional to two-dimensional data conversion for electromagnetic wave propagation using an acoustic transfer function: application to cross-hole GPR data

2014· article· en· W2135201672 sur OpenAlexaff
Daryl G. Van Vorst, Matthew J. Yedlin, J. Virieux, Edward S. Krebes

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransfer functionInversion (geology)AmplitudeScalar fieldAcousticsScalar (mathematics)Mathematical analysisWave propagationGeologyPhysicsComputational physicsOpticsGeometryMathematicsClassical mechanicsSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show analytically that a well-known transfer function previously derived for the scalar acoustic problem that converts measurements from a 3-D (real-world) setting to a 2-D equivalent is directly applicable to the vector electromagnetic borehole ground penetrating radar problem. We also show that the transfer function's precision is improved for the low-loss case through the use of complex velocity. The transfer function has a strong effect on amplitude, and is therefore a critical preprocessing step for 2-D full-wave inversion when finding conductivity is of concern. We demonstrate the effectiveness of the transfer function through various numerical experiments and a synthetic frequency-domain full-wave inversion. We also compare the effectiveness of this curved-ray transfer function to a quasi-straight-ray transfer function. The inversion demonstrates the positive effect the transfer functions have on recovering conductivity and also that they are effective even when there are sharp velocity contrasts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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