Construction of an Overhauser magnetic gradiometer and the applications in geomagnetic observation and ferromagnetic target localization
Notice bibliographique
Résumé
The proton precession magnetometer with single sensor is commonly used in geomagnetic observation and magnetic anomaly detection. Due to technological limitations, the measurement accuracy is restricted by several factors such as the sensor performance, frequency measurement precision, instability of polarization module, etc. Aimed to improve the anti-interference ability, an Overhauser magnetic gradiometer with dual sensor structure was designed. An alternative design of a geomagnetic sensor with differential dual-coil structure was presented. A multi-channel frequency measurement algorithm was proposed to increase the measurement accuracy. A silicon oscillator was adopted to resolve the instability of polarization system. This paper briefly discusses the design and development of the gradiometer and compares the data recorded by this instrument with a commonly used commercially Overhauser magnetometer in the world market. The proposed gradiometer records the earth magnetic field in 24 hours with measurement accuracy of ± 0.3 nT and a sampling rate of 3 seconds per sample. The quality of data recorded is excellent and consistent with the commercial instrument. In addition, experiments of ferromagnetic target localization were conducted. This gradiometer shows a strong ability in magnetic anomaly detection and localization. To sum up, it has the advantages of convenient operation, high precision, strong anti-interference, etc., which proves the effectiveness of the dual sensor structure Overhauser magnetic gradiometer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».