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Enregistrement W2320763294 · doi:10.1190/segam2012-0219.1

The modeling of ZTEM data with 2D and 3D algorithms

2012· article· en· W2320763294 sur OpenAlexaff
Daniel Sattel, Ken Witherly

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensCondor Petroleum (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverburdenAmplitudeElectrical conductorConductanceResistive touchscreenAlgorithmConductorGeologyInversion (geology)ConductivityComputer sciencePhysicsSeismologyGeometryMathematicsEngineeringElectrical engineeringCondensed matter physicsOpticsGeotechnical engineeringTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic ZTEM responses computed with 2D and 3D algorithms are compared. Excellent agreement is observed between 2D and 3D responses for structures with long strike lengths. Using the 2D inversion algorithm on synthetic 3D responses indicates artifacts being introduced when limited strike length is present: the conductivity of structures such as resistive hills and conductive structures is underestimated. Synthetic 3D models of a conductive target in a resistive host are used to demonstrate the effect of target strike length and target conductance on the ZTEM response. With an increase in strike length or conductance, the amplitude of the ZTEM responses increases. However, the amplitudes increase unevenly over the range of ZTEM frequencies. For low-conductance targets with short strike lengths the strongest responses are observed at the highest frequencies, whereas for high-conductance targets with long strike lengths the strongest responses are observed at the lowest frequencies. In the presence of a conductive overburden, responses are reduced by overburden blanking, but they can be boosted by current channeling if the conductor is in contact with the overburden. 2D and 3D inversion results of ZTEM survey data from Forrestania, Western Australia, show good agreement. The derivation of pseudo-profiles allowed for the 2D inversion of across-line data, which resulted in the modeling of structures not mapped by the in-line data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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