SPATIAL SELF-SIMILARITY AND GEOPHYSICL AND GEOCHEMICAL ANOMALY DECOMPOSITION
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
Anomaly separation must be necessary for processing geophysical and geochemical data for mineral exploration. The objective of this task is to decompose geophysical and geochemical fields into distinct components to reflect different geological entities and to study their related geological processes such as mineralization and alteration. The geological bodies created from the same geological process may not be always corresponding to the same field values and frequency characteristics. The variations of the field patterns are also related to the geometries of the geological bodies, their existing depth below the earth surface and the relative differences between them and their neighbourhoods. However, due to the multiple phases and spatial associations of most of the geological processes especially mineralization, the geological entities caused and their related fields are often of self similarity or self affinity. These self similarity or self affinity can be employed to assist geological anomaly recognition. A multifractal approach (S A method) introduced in the current paper defines irregular filters in frequency domain based on the distinctive self similarity of power spectra. It has been demonstrated with a number of case studies including analysis of gamma ray spectrometer data U Th K in the southwestern Nova Scotia, Canada that the S A method is an effective technique for identifying mineralization related geophysical and geochemical anomalies.
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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