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Enregistrement W2911787273 · doi:10.1190/geo2018-0390.1

3D gravity inversion with optimized mesh based on edge and center anomaly detection

2019· article· en· W2911787273 sur OpenAlexaff
Yang Min, Wanyin Wang, J. Kim Welford, Colin G. Farquharson

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésInversion (geology)Center of gravityAlgorithmComputer scienceInverseBinary numberTetrahedronGravity anomalyInverse transform samplingGridGeologyGeometryGeodesyAmplitudeMathematicsPhysicsSeismologyOpticsTelecommunicationsTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Gravity inversion is inherently nonunique. Minimum-structure inversion has proved effective at dealing with this nonuniqueness. However, such an inversion approach, which involves a large number of unknown parameters, is computationally expensive. To improve efficiency while retaining the advantages of a minimum-structure-style inversion, we have developed a new method, based on edge detection and center detection of geologic bodies, to help to focus the spatial extent of meshing for gravity inversion. The chosen method of edge detection, normalized vertical derivative of the total horizontal derivative, helps to outline areas to be meshed by approximating the edges of key geophysical bodies. Next, the method of center detection, normalized vertical derivative of the analytic signal amplitude, helps to confirm the center of the areas to be meshed, then a binary mesh flag is generated. In this paper, the binary mesh flag, restricting the spatial extent of meshing, is first undertaken using the two methods, and it is shown to dramatically reduce the number of grid cells from 574,992 for the whole research volume to 170,544 for the localized mesh by the same size of cell, which is decreased by almost 70%. Second, gravity inversion is performed using the spatially restricted mesh. The recovered model constructed using the binary mesh flag is similar to the model obtained using the mesh spanning the whole volume and saves approximately 80% of the CPU time. Finally, a real gravity data example from Olympic Dam in Australia is successfully used to test the validity and practicability of this proposed method. The geologic source bodies are resolved between 250 and 750 m depth. Overall, the combination of edge detection and center detection, and our binary mesh flag, succeed in reducing the number of cells and saving the CPU time and computer storage required for gravity inversion.

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 enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,489

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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