A novel imaging method for crosshole radio imaging (RIM) data: Complex permittivity inversion
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
The radio imaging method (RIM) is a cross-hole imaging method that uses radio-frequency electromagnetic waves to delineate the electric properties in the borehole plane. In this paper, we describe the two-dimensional (2-D) complex permittivity inversion method of interpreting RIM data and use synthetic data to test its efficacy. The method is based on forward modeling using the moment method. The total electric field is divided to the incident field and the secondary fields, where the latter is assumed to be the integral of radiated fields from the coupling currents in the model. A set of equations for the total fields are built in the model domain and solved to calculate the electric fields on the model, and then the fields at the receiver. The solution process involves iteratively updating the model using a linear relation with the data misfit. This algorithm was tested with 3-D synthetic data generated using the finite-element modeling tool Comsol Multiphysics and compared with the straight-ray method commonly used in mining exploration. Two sets of experiments were carried out: 1) a rectangular prism model, and 2) models of different lengths extending from one borehole. The results show that this method provides much better images than those obtained using the straight-ray method, with more coherent results for different frequencies and the shapes of the anomalies are more accurately shown. Presentation Date: Tuesday, October 18, 2016 Start Time: 10:20:00 AM Location: 168 Presentation Type: ORAL
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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