Predictive filter calculation of primary fields in a fixed-wing time-domain AEM system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-altitude data are used to calibrate a least-squares recursion filter that estimates the continually changing primary field of an airborne electromagnetic (AEM) system. The coupling changes in fixed-wing towed-bird systems generate “geometry noise” that in the on-time can be much larger than the ground secondary response. The LSQ filter accurately predicts the high-altitude primary field of a fixed-wing system. The filter is then applied to survey-altitude data to estimate the primary field for subsequent subtraction. After removing the primary field, a spatially consistent difference is detected over a range of delay times, as would be expected from geologic responses. A map of decay constants is produced for the survey area using the data corrected by the predicted primary field. Comparing these time constants with those computed from the conventional method, the maximum decay constant detectable was seven times larger. Thus, the new process can characterize conductors that are seven times more conductive than the conventional processing method. The residual primary field occurs at relatively high frequencies compared to targets of interest. At low frequencies (<0.2Hz), we estimate that 28% of the survey-altitude primary field remains whereas only 1% of calibration flight primary is not predicted.
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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 | 0,000 |
| 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 ».