APPLICATION OF AN INNOVATIVE AEM SYSTEM FOR MAPPING HAZARDS AND WATER RESOURCES IN OIL AND GAS FIELDS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mira Geoscience has collaborated with SkyTEM Canada Inc. to produce this case study using public Airborne Electromagnetic (AEM) data collected by Geoscience BC in partnership with members of the Horn River Basin Producers Group. The objective of the AEM survey at the outset was to delineate possible sources of near surface groundwater thought to be contained in quaternary paleochanels. Modelling and interpretation of the data has resulted in imaging of subsurface resistivity features thought to represent these paleochannels. Throughout the course of the project other applications of the dataset have become apparent during the interpretive process. These applications include: detection of shallow gas and structures that may confine gas in the near surface (clay caps), explanation of artesian water in well d-66-f and prediction of further artesian water flow throughout the property, and detection of near surface coarse materials for engineering applications such as road and drill pad construction. The case study illustrates the interpretive power of combining AEM models with seismic interpretation as well as the advantages that low noise and high resolution multi moment airborne electromagnetic data acquisition systems and advanced EM processing bring to the interpretive process.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle