3D Finite-Element Forward Modeling of Airborne EM Systems in Frequency-Domain Using Octree Meshes
Notice bibliographique
Résumé
The 3-D airborne electromagnetic (AEM) inversions have been restricted by the modeling efficiency resulting from the complex geology in exploration areas and massive amount of data collected by AEM systems. In order to improve the modeling efficiency, we develop an algorithm that combines the hexahedral vector finite element (FE) with octree meshes, in which the boundary conditions are imposed via an algebraic constraint to ensure the continuity of the FE solution. This makes the division with hexahedral meshes more flexible for complex geology such as rugged topography or underground structures so that we can reduce the number of elements while maintaining the accuracy. After formulating the forward problem, we check the accuracy of our algorithm by taking a homogeneous half-space model and comparing the results of our octree method with the semianalytical solutions. Furthermore, we demonstrate the efficiency of our octree method by comparing with the traditional FE method using tetrahedral meshes. Finally, we subdivide a complex topography constructed using the 2-D Gaussian rough surface and calculate the EM responses with and without anomaly embedded. The results show that the EM responses are overwhelmed by the Earth topography. We carry out the topographic correction by taking a method based on the ratio of EM responses with and without anomaly. The experiments show that after topographic correction to AEM data, the response of anomaly becomes more distinguishable so that the anomaly can be clearly identified. Furthermore, we also calculate the EM response for a realistic model—the Ovoid Zone ore body located at Voisey’s Bay, Labrador, Canada, to verify the flexibility and practicality of our algorithm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».