Synthetic Study for Optimizing an Efficient Grid Size for MT and Long Period MT Measurements
Notice bibliographique
Résumé
While the Ultra Wide-Band Magnetotelluric technology (10,000Hz - 50,000 seconds) covers AMT, MT and LP bends in simultaneously measured time series, many research and exploration projects use dedicated MT (300Hz to 10,000 seconds) or LP (10 seconds - 50,000 seconds) systems. This is usually dictated by available equipment or a traditional approach to deep target studies. Surface anomalies (up to 2-5km) formed by conductive mineral bodies or fault systems considered to be less important and are often completely ignored during deep lithospheric studies. The upper layers conductivity is being estimated and averaged over the whole survey area. As it is very well known, the Magnetotelluric sounding signal measured on the surface represents an apparent resistivity at a depth dependent on frequency and conductivity of averaged ground thickness above. This assumption works generally well in smoothly layered geology, but might integrate an error in estimations and inversions in more complicated situations. In our previous studies we observed an effect of an upward shift of anomalies obtained after inversion of smaller grid size data for long period measurements. This seems to happen when the localized 3D conductive bodies are becoming dominant over the average layer conductivity and it cannot be assumed as a homogeneous thickness. In this study, our intention is analysing the efficient grid size that would be effective for MT band and LP band surveys. To achieve our estimated results, we designed a geoelectrical model that would be typical for Canadian shields with different grid sizes for MT band signal and LP band signals. We did run inversions using ModEM and observed vertical fit of inversion results to an original model.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».