Three‐Dimensional Inversion of Magnetotelluric Data for a Resistivity Model With Arbitrary Anisotropy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrical anisotropy is increasingly recognized as an important aspect of the resistivity models required to explain magnetotelluric (MT) observations. However, a limited number of practical MT inversion algorithms that can consider anisotropy have been published to date. To address this problem, we have developed a three‐dimensional (3‐D) MT inversion algorithm that recovers a 3‐D resistivity model that considers arbitrary electrical anisotropy. The inversion uses the same inversion algorithm as the widely used ModEM inversion algorithm, and a novel forward modeling algorithm to consider the anisotropic Earth. The algorithm was tested on both synthetic and field MT data. Inversions considered both a completely general anisotropy tensor with six components and approximations with less parameters. Synthetic inversions show that the two horizontal components of resistivity and the anisotropy strike can be well recovered, while the vertical component of resistivity is poorly resolved, primarily because current flow in MTs is dominantly horizontal. The synthetic examples confirm the limitation of the axial anisotropic inversion technique when applied to MT data produced by a resistivity model with arbitrary anisotropy. The synthetic inversions also showed that inversion of data from an isotropic model will not result in an artificially anisotropic model. Compared to the isotropic inversion model of the real MT data, the anisotropic model clearly shows some features that are consistent with the mapped geology. As expected, the results showed that a given data set can be fit by a range of models, with an inherent trade‐off from 3‐D heterogeneity to 3‐D anisotropy. This uncertainty can be reduced with the use of prior information in the inversion.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».