3D parametric hybrid inversion of time-domain airborne electromagnetic data
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
ABSTRACT We have developed a method to invert time-domain airborne electromagnetic (AEM) data using a parametric level-set approach combined with a conventional voxel-based technique to form a parametric hybrid inversion. The approach was designed for situations in which a voxel-based inversion alone may struggle. Such an example is where a distinct anomaly is present with sharp boundaries, and there is a large contrast between a low-resistivity target and a high-resistivity background. The first step of the proposed hybrid method used our novel parametric inversion to recover a best-fitting skewed Gaussian ellipsoid that represented the target of interest. Subsequently, the parametric result was set as an initial and reference model for the second stage, where smooth features with smaller resistivity contrasts were introduced into the model through a conventional voxel-based approach. The approach was tested with synthetic and field data. In the synthetic case, we recovered the size and dip of a conductive, thin, dipping plate with better accuracy compared with a voxel-based inversion. In the field example, we inverted AEM data over the Caber volcanogenic massive sulfide deposit. Based on information from past drilling, our results improve upon previous parametric plate inversions of the deposit itself, while additionally imaging the conductive cover over the deposit. These findings showcased how our parametric hybrid method can improve the accuracy of time-domain AEM inversions for thin dipping targets with large resistivity contrasts compared with the background.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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