A fully finite-element based model-space algorithm for three-dimensional inversion of magnetotelluric data
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY We present a fully finite-element based inversion methodology for imaging 3-D magnetotelluric impedance data on unstructured meshes. The inverse problem is formulated using a minimum-structure Gauss–Newton type optimization scheme that minimizes an objective function with respect to the model perturbation. By introducing a rigorous regularization scheme, we derived a Ritz-type variational formulation of the model objective function and designed a face-based finite-element basis function to discretize the model gradient across tetrahedron’s inter-element boundaries. The forward modelling engine of our optimization scheme is based on a finite-element solution of the E-field Helmholtz equation that is enforced for the magnetotelluric simulation problem using the appropriate edge-based basis functions and 3D boundary conditions. The optimization algorithm developed here utilizes a message passing interface scheme and uses a direct solver to factorize and store both the regularization matrix and the forward modelling coefficient matrix on the processes working in parallel. Having to do this only once within each Gauss–Newton optimization cycle facilitates both the calculation of the dot product of the model regularization terms with the evolving model perturbation, and computing implicitly the sensitivity-vector products. We validated the methodology and the correctness of the developed algorithm for two test examples (COMMEMI 3Ds) from the literature. Also, by comparing the performance between classes of iterative solvers we demonstrated the superior performance of generalized minimum residual solver in reducing the residual norm of the iterative solver during model updates. Using the algorithm in a geologically realistic scenario, we imaged the anticipated geometry of the Lalor volcanogenic massive sulphide deposit in Canada. The feasibility of the imaging methodology is further evaluated with the survey data, for which, again the algorithm converged to the anticipated model solution reproducing the lithostratigraphic sequence of the ore deposit.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».