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Enregistrement W2335479243 · doi:10.1190/1.3627437

P‐S survey design

2011· article· en· W2335479243 sur OpenAlexaffabout
Liliana M. Zuleta, Don C. Lawton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzimuthOffset (computer science)Interval (graph theory)Line (geometry)GeometryComputer scienceMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fold, illumination, offset distribution and azimuth distribution were evaluated for PS survey design for two different projects. The first was planned to image an interval of interest from 380 m to 425 m depth, for the Paskapoo Formation, located in the Priddis area, near Calgary, Alberta. Orthogonal and slant geometries were tested with different parameters. Good results for the converted wave 3D design were found using a slant geometry design with receiver interval and source interval of 10 m, a receiver line interval of 50 m, a source line interval of 25 m and a maximum offset of 400 m. The slant geometry design gave better offset and azimuth distributions than the orthogonal geometry design. Illumination was similar in both types of geometries. Optimization of these parameters was reached by changing the receiver and source line intervals to 40 m, balancing quality requirements and cost related to the increase of number of shots when using 25 m as the source line interval. This design was done using CREWES QuadDes software. A second case study was undertaken where orthogonal and slant designs were tested for a project area with a deeper target, at 2160 m depth. Real situations were taken in to consideration such as moving source lines to pre-existing cut lines and the effect of obstructions presented by lakes in the area of the survey. After the analysis, the orthogonal geometry design was chosen with 360 m source line interval, 240 m receiver line interval and 60 m source and receiver station intervals. The patch selected was 26 lines with 100 receivers per line to have an aspect ratio of about unity for optimum data inversion. This design was undertaken using OMNI software.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,010

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,111 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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