3D inversion of airborne gravity gradiometry data for the Budgell Harbour Stock, Newfoundland: A case history using a probabilistic approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We have studied the Mesozoic Budgell Harbour Stock, a gabbroic intrusion in north-central Newfoundland, Canada, using 3D inversion of airborne gravity gradiometry data based on a probabilistic inversion method. Significantly, differences were observed between the results when inverting the single Tzz component and when inverting the 5C combination. We also found that the Tzz model failed to reproduce the long-wavelength signals from other components, whereas the model recovered from five components accommodated all of the signals from all of the components. To estimate the influence of long-wavelength signals from targets other than the intrusion, such as deeper bodies or large-scale terrain variations, inversion tests are performed on a synthetic model. The inversion results for the synthetic example indicate that the joint inversion of five components is more sensitive to long-wavelength signals, which can generate spurious structures to fit all of the signals from the five components. In contrast, the Tzz model is less affected by the long-wavelength signals and thus tends to produce a stable solution, despite failing to incorporate all of the long-wavelength signals from the tensor data. We found that gravity gradiometry data could be used to delineate the intrusion within this study area, which is also consistent with the susceptibility model recovered from inversion of aeromagnetic data and with results from a previous geophysical study. Moreover, the differences between the Tzz model and the 5C model may reflect the long-wavelength signals in the gravity gradiometry data.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».