A novel imaging method for crosshole radio imaging (RIM) data: Complex permittivity inversion
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».