Joint inversion of airborne electromagnetic and total magnetic intensity data using Gramian structural constraints: Case study of the Reid-Mahaffy test site in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Acquisition of airborne electromagnetic (AEM) data is usually combined with the total magnetic intensity (TMI) surveying, making these two geophysical methods a natural choice for joint inversion. In this paper, we present an algorithm for joint inversion of the frequency or time domain airborne electromagnetic (AEM) and TMI data producing structurally similar 3D conductivity and susceptibility models. The method is based on the structural Gramian constraints (Zhdanov et al., 2012; Zhdanov, 2015), which enforce structural correlations of the gradients of different physical property models. The method is illustrated by the results of inverting the frequency-domain DIGHEM AEM and airborne magnetic data collected over the Reid-Mahaffy test site in Ontario, Canada. By combining these complementary datasets, we produce subsurface images of geological structures with the sharper boundaries, stronger structural correlations, and with the same level of data misfit as the standalone inversions. Presentation Date: Wednesday, October 14, 2020 Session Start Time: 9:20 AM Presentation Time: 9:20 AM Location: Poster Station 7 Presentation Type: Poster
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».