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Enregistrement W3005028058 · doi:10.3390/app10031027

3D Numerical Modeling of Induced-Polarization Grounded Electrical-Source Airborne Transient Electromagnetic Response Based on the Fictitious Wave Field Methods

2020· article· en· W3005028058 sur OpenAlexaff
Yanju Ji, Xiangdong Meng, Weimin Huang, Yanqi Wu, Gang Li

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite-difference time-domain methodAmplitudeMaxwell's equationsTime domainElectromagnetic fieldElectrical conductorPolarization (electrochemistry)Transient (computer programming)Transient responsePhysicsFrequency domainAcousticsComputer scienceMathematical analysisEngineeringOpticsClassical mechanicsMathematicsElectrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The grounded electrical-source airborne transient electromagnetic (GREATEM) system is widely used in mineral exploration. Meanwhile, the induced polarization (IP) effect, which indicates the polarizability of the earth, is often found. In this paper, the Maxwell equations in the frequency domain are transformed into fictitious wave domain, where Maxwell equations are solved by the time domain finite difference method. Then, an integral transformation method is used to convert the calculation results back to the time domain. A three-dimensional (3D) numerical simulation in a polarizable medium is presented. The accuracy of this method is proven by comparing it with the analytical solution and the existing method, and the calculation efficiency is increased five-fold. The simulation results show that the GREATEM system has a higher response amplitude in the conductive region, while IP effects cannot be identified in the conductive area. The GREATEM system has a higher response amplitude in the low-resistance region, but IP effects cannot be identified in the low-resistance area, and the detection of IP effects is more suitable for the high-resistance area. Therefore, it is necessary to improve the detection ability of the GREATEM system in the low-resistance area.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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