Open-source software for simulations and inversions of airborne electromagnetic data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Inversion of airborne electromagnetic data is often an iterative process, not only requiring that the researcher be able to explore the impact of changing components, such as the choice of regularisation functional or model parameterisation, but also often requiring that forward simulations be run and fields and fluxes visualised in order to build an understanding of the physical processes governing what we observe in the data. In the hope of facilitating this exploration and promoting the reproducibility of geophysical simulations and inversions, we have developed the open-source software package SimPEG. The software has been designed to be modular and extensible, with the goal of allowing researchers to interrogate all of the components and to facilitate the exploration of new inversion strategies. We present an overview of the software in its application to airborne electromagnetics and demonstrate its use for visualising fields and fluxes in a forward simulation, as well as its flexibility in formulating and solving the inverse problem. We invert a line of airborne time-domain electromagnetic data over a conductive vertical plate using a 1D voxel inversion, a 2D voxel inversion and a parametric inversion, where all of the forward modelling is done on a 3D grid. The results in this paper can be reproduced using the provided Jupyter notebooks. The Python software can also be modified to allow users to experiment with parameters and explore the physics of the electromagnetics and intricacies of 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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle