Natural Field Airborne Electromagnetics—History of Development and Current Exploration Capabilities
Notice bibliographique
Résumé
The mineral resources exploration industry continuously expands the efficiency requirements for geophysical technologies. Due to their relatively inexpensive nature, coupled with the ability to rapidly acquire data over large areas, airborne electromagnetic technologies have been used for decades in subsurface exploration. Limitations on the depth of investigation of airborne platforms with controlled primary field sources is the main obstacle for using these systems in many geoelectrical conditions and geographical terrains. In addition, systems based on the time-domain principle are limited in applications requiring differentiations in a high resistivity range of the mapping parameter and suffer from parasitic electromagnetic non inductive natural effects in specific near surface conditions. Methods exploiting natural electromagnetic fields in the audio frequency range significantly increase depth of investigation and sensitivity to a wide range of resistivity contrasts including in the range of thousands of ohm-ms. A brief history of the development of the natural field airborne technology is provided accompanied by a comparison of the systems technical specifications. Field examples from the latest development in the airborne electromagnetic natural fields’ domain, MobileMT, demonstrate its exploration capabilities in both conductive and resistive environments, sensitivity to any direction of geoelectrical boundary, and detectability of near-surface discrete targets along with deeper structures.
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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 ».