Detection of a perfect conductor with an airborne electromagnetic system: The Gemini Field Test
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The cores of high-grade nickel and copper sulphides appear as “perfect conductors” to most electromagnetic (EM) and airborne electromagnetic (AEM) systems, because they have bulk electrical conductivities of the order of 100,000 S/m. The EM response of these highly conductive cores is essentially undetectable with off-time measurements or when using nonrigid towed-bird systems. Compact AEM systems with accurate primary field bucking and on-time or in-phase measurements are sensitive to perfect conductors, but are incapable of detecting deep targets. Using a GPS system to define geometry, calculations suggest that it should be easy for an AEM system to detect “perfect conductors” provided the receiver was several hundred meters distant from the transmitter. A twin (Gemini) aircraft test was undertaken to test this concept in 2005. The field test successfully demonstrated detection of very conductive targets. Errors associated with geometric changes were better than 0.5% of the primary field at 400 m separation, allowing detection and characterization of the 30 Hz, in-phase response of small and extended conductors. The test shows that a 200 × 100 m very-strongly conductive thin-sheet target would be detectable to depths of 200 m below surface using off-the-shelf technology. Larger conductors would be detectable at greater depths.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».