3D inversion of QMAGT airborne magnetic gradiometry data for susceptibility and magnetization vector models of the Thompson Nickel Belt in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Following recent advances in SQUID technology, full tensor magnetic gradiometry (FTMG) is emerging as a practical exploration method. We introduce 3D regularized focusing inversion based on the Gramian regularization and moving sensitivity domain to interpret the FTMG data efficiently. A helicopter-borne QMAGT full tensor magnetic gradiometry (FTMG) survey was conducted over the Thompson Nickel Belt by Dias Airborne contracted by Vale Canada LTD. This project aimed to study the location and structure of the P2 member sulfidic meta sedimentary rocks of the Paleoproterozoic Ospwagan Group hosting the Mystery ultramafic intrusion and the associated Ni sulfide mineralization proximal to the survey area. The observed FTMG and calculated total magnetic intensity (TMI) data were analyzed and inverted separately using the developed 3D inversion methods. The data were inverted for susceptibility and magnetization vector models. This is one of the first papers to present the applied inversion of FTMG data towards a magnetization vector model. We also present a comparison of the inversions using the FTMG data and the calculated TMI data.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».