3D modeling of buried valley geology using airborne electromagnetic data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Buried valleys are important hydrogeologic features of glaciated terrains. They often contain valuable groundwater resources; however, they can remain undetected by borehole-based hydrogeologic mapping or prospecting campaigns. Airborne electromagnetic (AEM) surveys provide high-density information that can allow detailed features of buried valleys to be efficiently mapped over large geographic areas. Using AEM data for the Spiritwood Valley Aquifer system in Manitoba, Canada, we developed a 3D electric property model and a geologic model of the buried valley network. The 3D models were derived from voxel-based segmentation of electric resistivity obtained via spatially constrained inversion of two separate helicopter time-domain electromagnetic data sets (AeroTEM and versatile time-domain electromagnetic [VTEM]) collected over the survey area. Because the electric resistivity do not provide unequivocal information on subsurface lithology, we have used a cognitive procedure to interpret the electric property models of the aquifer complex, while simultaneously incorporating supporting information for the assignment of lithology in the 3D geologic model. For the Spiritwood model, supporting information included seismic reflection data and borehole records. These data constrained valley geometry and provided lithologic benchmarks at specific borehole sites and along seismic transects. The large-scale AeroTEM survey provided the basis for modeling the regional extent and connectivity of the Spiritwood Valley Aquifer system, whereas the local-scale VTEM survey provided higher near-surface resolution and insight into a detailed shallow architecture of individual buried valleys and their fill.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».