Enhanced Multi-Dimensional Inversion Through Target-Specific Inversion Parameter Bounds With an Application to Crosswell Electromagnetic for Sequestration Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
In geophysical inversions, lower and upper model parameter bounds are a means of solution stabilization. Further, constraints that intend to let only geologically plausible inverse solutions pass are amenable to lower and upper bounds. Reliable prior information is paramount to construct such bound constraints. It is common practice to narrow and widen bound intervals for regions of, respectively, more and less certain prior information. Contrary to this practice, we experiment with widened bound intervals in zones that are poorly resolved by a given survey configuration but where prior information would suggest structural anomalies of interest. The purpose of enlarged parameter bounds that correlate spatially with predefined targets is to let the inversion explore a larger solution space, thus increasing the potential to resolve otherwise hidden anomalies. Application of the method is based on a carbon-sequestration baseline (pre-injection) crosswell electromagnetic (EM) field survey at the Containment and Monitoring Institute Field Research Station (Alberta, Canada), where impeded measurements led to generally reduced sensitivities for the interwell region. Synthetic-data proofs of concept use augmented bounds designed to boost the resolution of artificial plume targets, indicating an enhanced illumination compared to constant bounds. Comparative field data inversions with spatially variable bounds constructed from prior resistivity and velocity information highlight non-horizontal baseline structures.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».