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Enregistrement W2165776054 · doi:10.1190/geo2012-0469.1

Detection of a perfect conductor with an airborne electromagnetic system: The Gemini Field Test

2013· article· en· W2165776054 sur OpenAlexafffund
Adam Śmiarowski, James Macnae

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrical conductorConductorTransmitterElectromagnetic fieldField (mathematics)Near and far fieldPhase (matter)GeologyAcousticsMaterials sciencePhysicsElectrical engineeringOpticsEngineeringMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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