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Enregistrement W2162981999 · doi:10.1190/geo2011-0370.1

3D inversion of airborne electromagnetic data

2012· article· en· W2162981999 sur OpenAlexaboutno aff
Leif H. Cox, Glenn A. Wilson, Michael S. Zhdanov

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTime domainGeologyOverburdenBedrockFrequency domainElectrical conductorDomain (mathematical analysis)Computer scienceRemote sensingMathematicsEngineeringGeomorphologyGeotechnical engineeringMathematical analysisElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Time-domain airborne surveys gather hundreds of thousands of multichannel, multicomponent samples. The volume of data and other complications have made 1D inversions and transforms the only viable method to interpret these data, in spite of their limitations. We have developed a practical methodology to perform full 3D inversions of entire time- or frequency-domain airborne electromagnetic (AEM) surveys. Our methodology is based on the concept of a moving footprint that reduces the computation requirements by several orders of magnitude. The 3D AEM responses and sensitivities are computed using a frequency-domain total field integral equation technique. For time-domain AEM responses and sensitivities, the frequency-domain responses and sensitivities are transformed to the time domain via a cosine transform and convolution with the system waveform. We demonstrate the efficiency of our methodology with a model study relevant to the Abitibi greenstone belt and a case study from the Reid-Mahaffy test site in Ontario, Canada, which provided an excellent practical opportunity to compare 3D inversions for different AEM systems. In particular, we compared 3D inversions of VTEM-35 (time-domain helicopter), MEGATEM II (time-domain fixed-wing), and DIGHEM (frequency-domain helicopter) data. Our comparison showed that each system is able to image the conductive overburden and to varying degrees, detect and delineate the bedrock conductors, and, as expected, that the DIGHEM system best resolved the conductive overburden, whereas the time-domain systems most clearly delineated the bedrock conductors. Our comparisons of the helicopter and fixed-wing time-domain systems revealed that the often-cited disadvantages of a fixed-wing system (i.e., response asymmetry) are not inherent in the system, but rather reflect a limitation of the 1D interpretation methods used to date.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations123
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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