An automatic inversion approach for magnetic data applying the global bat optimization algorithm (GBOA): application to ore deposits and basement rock intrusion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, metaheuristic approaches are frequently used to the potential data inversion (i.e., magnetic data) as a global optimizing approach. In the present study, we proposed a global optimizing bat algorithm (GOBA) that based on bat echolocation behavior to obtain globally optimal solutions (best parameters) of magnetic anomalies. The best determined source parameters were picked at the suggested minimum objective function. The proposed GOBA approach does not require prior information and represents an effective technique of surveying the entire domain of the raw data to evaluate sources optimal parameters. The GOBA approach is employed to magnetic data profiles to determine the characteristic source attributes (i.e. the vertical depths to the center of the anomalous structures, the magnitude of amplitude coefficients, the sources origin, the approximated geometric form factors, and the effective angles of magnetization). The GOBA approach can be applied to single and multiple anomaly structures in the restricted categories of basic geometric shapes (spheres, cylinders, sheets, and dikes). The stability, constancy, and performance of the given GOBA approach are achieved on different purely and contaminated examples for individual and double sources. Besides, the introduced GOBA approach has been fruitfully utilized to three field datasets from Turkey, Canada, and Senegal for ore deposit and basement rock intrusion investigations. Overall, the recovered inversion results from the GOBA approach are in high correlation with the available drill-holes, geologic data, and scholarly articles outcomes. Finally, the provided metaheuristic GOBA approach is a simple, accurate, and powerful technique for magnetic data interpretation. Article highlights An automatic approach for magnetic data interpretation to investigate the ore deposits and sustainable resources such as volcanic and basement rock intrusions based on bat echolocation behavior to obtain the global optimal solutions. In this study we built 2D models aims to image of the interior of the subsurface to investigate their natural resources, for example minerals & ore deposits and rock intrusions, helping in understand their concentration and the distribution location, including the depth to their sources. We came to the conclusion that the suggested approach is useful in ore & mineral research, the reconnaissance geological studies and can be extend to the volcanic activity & geothermal exploration studies in the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».