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Enregistrement W2606674247 · doi:10.1190/geo2016-0260.1

Inductive electromagnetic data interpretation using a 3D distribution of 3D magnetic or electric dipoles

2017· article· en· W2606674247 sur OpenAlexafffund
Michal Kolaj, Richard S. Smith

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMagnetic dipoleDipoleMagnetic fieldMagnetometerInversion (geology)Electromagnetic inductionElectric fieldOrientation (vector space)GeologyConductorElectromagnetic fieldInverse problemElectric currentGeophysicsGeodesyAcousticsGeometryPhysicsMathematical analysisMathematicsSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In inductive electromagnetics, the magnetic field measured in the air at any instant can be considered to be a potential field. As such, we can invert measured magnetic fields (at a fixed time or frequency) for the causative subsurface current system. These currents can be approximated with a 3D subsurface grid of 3D magnetic (closed-loop current) or electric (line current) dipoles whose location and orientation can be solved for using a potential-field-style smooth-model inversion. Because the problem is linear, both inversions can be solved quickly even for large subsurface volumes; and both can be run on a single data set for complementary information. Synthetic studies suggest that for discrete induction dominated targets, the magnetic and electric dipole inversions can be used to determine the center and top edge of the target, respectively. Furthermore, the orientation of plate targets can be estimated from visual examination of the orientations of the 3D vector dipoles and/or using the interpreted location of the center and top edge of the target. In the first field example, ground data from a deep massive sulfide body (mineral exploration target) was inverted and the results were consistent with the conclusions drawn from the synthetic examples and with the existing interpretation of the body (shallow dipping conductor at a depth of approximately 400 m). A second example over a near-surface mine tailing (a near-surface environmental/engineering study) highlighted the strength of being able to invert data using either magnetic or electric dipoles. Although both models were able to fit the data, the electric dipole model was considerably simpler and revealed a southwest−northeast-trending conductive zone. This fast approximate 3D inversion can be used as a starting point for more rigorous interpretation and/or, in some cases, as a stand-alone interpretation tool.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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