3D inversion for multipulse airborne transient electromagnetic data
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
ABSTRACT Multipulse airborne transient electromagnetic (ATEM) systems transmit one high-power pulse and one low-power pulse containing more high-frequency EM signals. Such systems have better near-surface resolutions while maintaining the depth of exploration of other conventional systems. ATEM systems are especially suitable for geologic mapping and mineral exploration. The inversion of multipulse ATEM data has been mainly limited to 1D modeling, which is not suitable for complex underground structures. We have investigated an algorithm for 3D multipulse ATEM data inversion based on direct Gauss-Newton optimization with quite-fast convergence. The forward problems were solved in the frequency-domain based on the secondary scattered electrical field equation, and then the inverse Fourier transform and the convolution with transmitting waveform were applied to calculate the arbitrary waveform response and sensitivity matrix in the time domain. To optimize the number of computations and memory, we further used an EM “footprint” concept in our inversions to reduce the forward model size and sparse the sensitivity matrix. The inversion results of synthetic data showed that our 3D algorithm is very effective for inverting the multipulse data with results combining advantageous resolutions of different transmitting pulses. Finally, we applied our algorithm to invert real survey data obtained at McMurray, Alberta, Canada, to further test its effectiveness.
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.
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 | 0,001 |
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 découle