GIGJ: A Crustal Gravity Model of the Guangdong Province for Predicting the Geoneutrino Signal at the JUNO Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gravimetric methods are expected to play a decisive role in geophysical modeling of the regional crustal structure applied to geoneutrino studies. GIGJ (GOCE Inversion for Geoneutrinos at JUNO) is a 3‐D numerical model constituted by ~46 × 10 3 voxels of 50 × 50 × 0.1 km, built by inverting GOCE (Gravity field and steady‐state Ocean Circulation Explorer) gravimetric data over the 6° × 4° area centered at the JUNO (Jiangmen Underground Neutrino Observatory) experiment, currently under construction in the Guangdong Province (China). The a priori modeling is based on the adoption of deep seismic sounding profiles, receiver functions, teleseismic P wave velocity models, and Moho depth maps, according to their own accuracy and spatial resolution. The inversion method allowed for integrating GOCE data with the a priori information and some regularization conditions through a Bayesian approach and a stochastic optimization. GIGJ fits the highly accurate and homogeneously distributed GOCE gravity data with a ~1 mGal standard deviation of the residuals, compatible with the observation accuracy. GIGJ provides a site‐specific subdivision of the crustal layers masses, of which uncertainties include estimation errors, associated to the gravimetric solution, and systematic uncertainties, related to the adoption of a fixed sedimentary layer. A consequence of this local rearrangement of the crustal layer thicknesses is a ~21% reduction and a ~24% increase of the middle and lower crust geoneutrino signal, respectively. The geophysical uncertainties of geoneutrino signals at JUNO produced by unitary uranium and thorium abundances distributed in the upper, middle, and lower crust are reduced by 77%, 55%, and 78%, respectively. The numerical model is available at this site ( http://www.fe.infn.it/radioactivity/GIGJ ).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».