MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2162940647 · doi:10.1002/grl.50844

Direct temperature and salinity acoustic full waveform inversion

2013· article· en· W2162940647 sur OpenAlexaff
G. Bornstein, Berta Biescas, Valentı́ Sallarès, Jhon F. Mojica

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésInversion (geology)WaveformGeologyTemperature salinity diagramsSalinitySpeed of soundElectrical impedanceGeophysicsSeismologyAcousticsPhysicsVoltageOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work has shown that Full Waveform Inversion could be suitable to extract physical properties such as sound speed ( c ), density ( ρ ), temperature ( T ), and salinity ( S ) from the weak impedance contrasts associated with the ocean's thermohaline fine structure.The seismic inversion approaches proposed so far are based on the iterative inversion of c from multichannel seismic data, while the rest of parameters ( T , S , and ρ ) are determined in a second step using two equations of state and a local T ‐ S empirical relationship. In this work, we present an alternative to this approach. Using 1‐D synthetic seismic data, we demonstrate that the direct full waveform inversion of T and S using adjoint methods is feasible without the use of any local T ‐ S relationship and that the models of physical properties obtained with this approach are far more accurate than those inferred from c .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetSeismic Imaging and Inversion TechniquesTravaux en français237 207