A new methodology for the acquisition and processing of audio-magnetotelluric (AMT) data in the AMT dead band
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Distant lightning activity, the natural energy source for the audio-magnetotelluric (AMT) method, has a signal minimum between 1 and 5 kHz, the so-called AMT dead band. The energy in this band exhibits both diurnal and annual variation; magnetic-field amplitudes during the daytime are often well below the noise levels of existing sensors (coil magnetometers), thus reducing the effectiveness of the method for quantitative high-resolution studies of near-surface targets. To overcome this deficiency, we propose a hybrid acquisition and processing methodology based on combining the telluric-telluric (T-T) and telluric-magnetotelluric (T-MT) methods in this frequency range. Our method records the telluric channels at several sites and at base and remote reference stations during the day and records the full magnetotelluric (MT) components at the base and remote stations only during the night. Applying a tensor multiplicative relationship between these responses, we obtain the T-MT AMT transfer functions for the sites; these transfer functions can represent a reasonable approximation of the real AMT impedance tensors. To test the approach, a T-MT experiment was carried out in Sudbury, northern Ontario, during summer 2000. We compare the processed daytime data using the conventional MT approach to those obtained from our T-MT approach. The results demonstrate that our method can determine high-quality estimates in the dead band, although the estimates can be severely affected by noise.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».