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Enregistrement W4200433570 · doi:10.1111/1365-2478.13170

Research Note: Simple formulas for pseudo‐position for electrical resistivity and IP in vertical boreholes based on mean positions of the sensitivity

2021· article· en· W4200433570 sur OpenAlexaff
S. L. Butler

Notice bibliographique

RevueGeophysical Prospecting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoreholeSensitivity (control systems)GeologyElectrical resistivity and conductivityFunction (biology)ElectrodeGeodesyElectrical resistivity tomographyPosition (finance)GeometryGeotechnical engineeringMathematicsPhysicsElectrical engineeringElectronic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The electrical conductivity method in boreholes has been applied for exploration as well as engineering and environmental investigations. The simplest deployment involves placing electrodes at varying heights within a single borehole. Borehole surveys differ from surface surveys using colinear arrays in that the ground surface is in the line of the electrodes and so it influences the measured potential in the ground differently. Multiple electrodes can be deployed on a single multichannel cable resulting in measurements from non‐standard array configurations. The choice of the plot point for pseudo‐sections can be difficult for these non‐standard arrays. The mean of the sensitivity function of a constant resistivity half space has been shown to yield simple and useful formulas for pseudo‐positions for four electrode surface arrays. In this contribution, I first derive the sensitivity function for electrodes in a vertical borehole and then calculate the vertical and horizontal sensitivity functions. I then derive simple formulas for the vertical and horizontal positions of the mean of the sensitivity function for electrodes in a vertical borehole. Pseudo‐sections for synthetic data are shown to be more easily interpretable than pseudo‐sections plotted using averages of the electrode positions. The simple formulas will be useful for plotting pseudo‐sections for initial data visualization and for survey planning.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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