Effect of autocorrelation function model on spatial prediction of geological interfaces
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the performances of various autocorrelation function (ACF) models in predicting the geological interface using a well-known conditional random field method. Prediction accuracies and uncertainties were compared between a flexible Matérn model and two classical ACF models: the Gaussian model and the single exponential model. The rockhead data of Bukit Timah granite from boreholes at two sites in Singapore as well as simulated data were used for the comparisons. The results showed that the classical models produce a reasonable prediction uncertainty only when its smoothness coefficient is consistent with that of the geological data. Otherwise, the classical models may produce prediction errors much larger than that of the Matérn model. On the other hand, the prediction accuracy of the Matérn model is affected by the spacing of the boreholes. When the borehole spacing is relatively small (< 0.4 × scale of fluctuation), the Matérn model can reasonably quantify the prediction uncertainty. However, when the borehole spacing is large, the prediction by the Matérn model becomes less accurate as compared with the prediction using the classical models with the right value of smoothness coefficient due to the large estimation error of the smoothness coefficient.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».