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Enregistrement W2767568912 · doi:10.1111/1365-2478.12600

Time domain electromagnetic‐induced polarisation: extracting more induced polarisation information from grounded source time domain electromagnetic data

2017· article· en· W2767568912 sur OpenAlexaff
Seogi Kang, Douglas W. Oldenburg

Notice bibliographique

RevueGeophysical Prospecting · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTime domainInduced polarizationElectromagnetic inductionPhysicsWorkflowElectromagnetic radiationComputer scienceElectrical resistivity and conductivityOpticsElectromagnetic coil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Electrical induced polarisation surveys are used to detect chargeable materials in the earth. For interpretation of time domain electrical‐induced polarisation data a common procedure is to first invert the direct current data (electric current on time) to recover conductivity and then invert the induced polarisation data (current off‐time) to recover chargeability. This direct current‐induced polarisation inversion procedure assumes that the off time data are free of secondary electromagnetic induction effects. To comply with this, early time data are often discarded or not recorded. For mid‐time data, an electromagnetic decoupling technique, which removes electromagnetic induction in the observations, needs to be implemented. Usually, responses from a half‐space or a layered earth are subtracted. Recent capability in three‐dimensional time domain electromagnetic forward modelling and inversion allows to revisit these procedures. In a Time domain electromagnetic‐induced polarisation survey, a high sampling rate allows early time channels of the electromagnetic data to be recorded. The recovery of chargeability then follows a three‐step workflow: (i) invert early time channel time domain electromagnetic data to recover the three‐dimensional conductivity; (ii) use that conductivity to compute the time domain electromagnetic response at later time channels and subtract this fundamental response from the observations to extract the induced polarisation responses, and (iii) invert the induced polarisation responses to recover a three‐dimensional chargeability. This workflow effectively removes electromagnetic induction effects in the observations and produces better chargeability and conductivity models compared with conventional approaches. In a synthetic example involving a gradient array, we show that the conductivity structure obtained from the early time channel data, which are usually discarded, is superior to that obtained from the steady state direct current voltages. This adds a further reason to collect these electromagnetic data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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