Examples of Improved Inversion of Different Airborne Electromagnetic Datasets Via Sharp Regularization
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 Large geophysical datasets are produced routinely during airborne surveys. The Spatially Constrained Inversion (SCI) is capable of inverting these datasets in an efficient and effective way by using a 1D forward modeling and, at the same time, enforcing smoothness constraints between the model parameters. The smoothness constraints act both vertically within each 1D model discretizing the investigated volume and laterally between the adjacent soundings. Even if the traditional, smooth SCI has been proven to be very successful in reconstructing complex structures, sometimes it generates results where the formation boundaries are blurred and poorly match the real, abrupt changes in the underlying geology. Recently, to overcome this problem, the original (smooth) SCI algorithm has been extended to include sharp boundary reconstruction capabilities based on the Minimum Support regularization. By means of minimization of the volume where, the spatial model variation is non-vanishing (i.e., the support of the variation), sharp-SCI promotes the reconstruction of blocky solutions. In this paper, we apply the novel sharp-SCI method to different types of airborne electromagnetic datasets and, by comparing the models against other geophysical and geological evidences, demonstrate the improved capabilities of in reconstructing sharp features.
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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