Large Scale 3D Airborne Electromagnetic Inversion - Recent Technical Improvements
Notice bibliographique
Résumé
3D airborne electromagnetic (AEM) inversion has routinely been applied to frequency and time-domain problems over the past few years, however this research field continues to undergo rapid improvements with the implementation of new ideas and faster computational resources. To keep pace with these developments, we have rewritten our 3D AEM inversion software suite to leverage the rapid growth in parallel processing, and to create a flexible inversion framework capable of standard inversion plus many additional types: joint, cooperative or parametric, all on semi-structured octree meshes. Our resulting framework further improves recent key ideas such as the decoupling of forward meshes from the inverse mesh, to allow the forward problem to be easily distributed on separate nodes of a cluster for fast and efficient modelling of the fields.We present two large-scale field examples, one in the frequency domain and one in the time domain. The frequency domain survey demonstrates our ability to recover thin conductors, in this case representing orogenic gold targets, across a large region (40km x 35km). The time domain example focuses on a smaller area within a larger survey area where mapping groundwater resources is the primary goal. Here the fine-scale results are compared to a 1D inversion, and we see a good correlation between the 3D and 1D results due to an approximately 1D layered-earth environment. However we see a removal of 1D artifacts in the neighbourhood of vertical conductors and topographic changes in the 3D result with the added bonus of information between lines in which decisions regarding groundwater management can be made.
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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
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 ».