The role of geological uncertainty in developing combined geological and potential field inversions
Notice bibliographique
Résumé
Recently, implicit model building techniques have been developed which use, for example, geo-statistical methods to interpolate boundary orientations as a scalar field. Boundaries are implicitly formulated as iso-values of that field. Using more than one potential allows modelling for intrusion and unconformities. This technique is attractive because it makes 3D geological modeling a repeatable task and model uncertainty can be estimated from the geostatistical estimators. However, this uncertainty does not take into account the error on field measurements, nor estimates of how relevant are the measurements to the modelled structures. Lastly, this uncertainty does not take into account possible variation in the knowledge based information which is very often interpretative, such as structural evolution history, fault network, and overprinting relationships with themselves and the different formations. We present an innovative method that will simulate numerous (millions of) geological models from a single initial structural dataset, taking into account these variables. These models are used to estimate geological uncertainty, highlighting future areas of research or data collection. A series of best models are then assessed against potential field inversions and modified to better fit potential field data. In the end, the models that both better fit geological input data and potential field data will be retained. A best probable model will be proposed that will satisfy geophysical data as well as geological data. To assess the models against the initial geological data input, we develop geological objective functions based on (e.g.) locations and gradients of boundaries. It is our intent to combine these objectives functions with classical geophysical objective functions to provide a new method for combined geological and potential field inversions.
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 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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».