Open-source software for two-dimensional Fourier processing of gridded magnetic data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magnetic data are widely available and useful in many exploration and applied-geophysics projects. The magnetic data are usually processed, imaged, and interpreted in commercial software packages. The algorithms used in these packages are sometimes difficult to check or tune, and the code is not available for review. However, these packages often have an application programming interface (API) for people to access data and undertake their own processing and data enhancement. In many cases, these APIs use the Python programming language. In the course of developing a new method for transforming magnetic data called reduction to pole and vertical dip (RTPVD), the initial test code was written in Python. This initial code was then rewritten and incorporated into GAMS, an open-source software package capable of using a Python API to read from and then write transformed (or enhanced) data to a commercial database. In addition to RTPVD, the other enhancements GAMS can generate are the zeroth-order analytic-signal amplitude (ASA0), tilt, spatial derivatives of ASA0, the zeroth-order local wavenumber, the first-order analytic-signal amplitude, and the apparent susceptibility. These transformations require that the data be transformed to the wavenumber domain using a fast Fourier transform (FFT), operated on, and then transformed back to the space domain. The FFT and some of the preprocessing steps can be done with a number of built-in Python tools. For the preprocessing steps, some of the available Python options are fast, but they can occasionally introduce unwanted artifacts. Our open-source tool allows users to test the different options and check the intermediate steps to ensure the result is appropriate.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».