3D magnetotelluric modeling using the T-Ω Ω finite-element method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a finite-element algorithm for computing MT responses for 3D conductivity structures. The governing differential equations in the finite-element method are derived from the T–Ω Helmholtz decomposition of the magnetic field H in Maxwell's equations, in which T is the electric vector potential and Ω is the magnetic scalar potential. The Coulomb gauge condition on T necessary to obtain a unique solution for T is incorporated into the magnetic flux density conservation equation. This decomposition has two important benefits. First, the only unknown variable in the air is the scalar value of Ω. Second, the curl–curl equation describing T is only defined in the earth. By comparison, the system of curl–curl equations for H and the electric field E are singular in the air, where the conductivity σ is zero. Although the use of a small but nonzero value of σ in the air and application of a divergence correction are usually necessary in the E or H formulation, the T–Ω method avoids this necessity. In the finite-element approximation, T and Ω are represented by the edge-element and nodal-element interpolation functions within each brick element, respectively. The validity of this modeling approach is investigated and confirmed by comparing modeling results with those of other numerical techniques for two 3D models.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».