Combining airborne electromagnetic data from alternating flight directions to form a virtual symmetric array
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fixed-wing towed-bird airborne electromagnetic (AEM) systems are asymmetric because the receiver flies behind and below the transmitter. As a consequence, the measured response is quite different when the aircraft flies a traverse line in the reverse direction, even when the causative bodies are symmetric. Because fixed-wing AEM survey traverses are parallel and are flown in alternating directions, the response of bodies can change markedly from one line to the next. This means that images of the measured data are complicated and difficult to interpret. In a survey in Quebec, Canada, each traverse line was flown twice, once in the normal direction and once in the reverse directions. These data were combined to give a response measured by a symmetric system termed the virtual symmetric array (VSA). The VSA response can enhance the S/N ratio, and the response will be symmetric if the con ductive targets are symmetric. Hence, any response asymmetry is indicative of asymmetry in the ground. This means that dip direction can be inferred from the VSA response. Images of VSA data show similar properties, making them a very useful tool for interpreting fixed-wing EM data. A field example is used to illustrate that the standard presentations (filtered images and energy envelope images) are smeared and blocky, whereas the VSA images show sharper resolution, better trending, and better subtle structural features on maps. In most cases, data are not collected in reverse-line directions, but it is possible to create an interpolated VSA image using the reverse line direction data from adjacent lines. When this process is applied to field data, the resulting images have all of the advantage of VSA images, except for somewhat lower S/N ratio improvements. Also, short strike-length features are elongated, and sudden changes in amplitude are not well imaged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».