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Enregistrement W4321996169 · doi:10.5194/egusphere-egu23-11186

Helicopter Magnetic Field Surveys for Future Mars Missions

2023· preprint· en· W4321996169 sur OpenAlexaff
Anna Mittelholz, Lindsey J. Heagy, C. L. Johnson, A. A. Fraeman, B. Langlais, R. J. Lillis, W. Rapin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMars Exploration ProgramMagnetometerMartian surfaceMagnetic fieldAerospace engineeringGeophysicsRemote sensingMartianField (mathematics)GeologyRange (aeronautics)Earth's magnetic fieldExploration of MarsComputer scienceGeodesyPhysicsAstrobiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent successful flight demonstration of the Mars 2020 helicopter, Ingenuity, has opened doors for future Mars mission concepts that exploit modern technology, and promising investigations include low altitude magnetic field surveys. The martian crustal magnetic field has been studied extensively from orbit and those data sets have allowed global studies of the magnetic field and resulted in a range of models for the crustal magnetic field which however lack short wavelength information that is not resolvable from orbital altitudes. The InSight lander and the Chinese Zhurong missions have recently acquired magnetic measurements of the local field at their respective landing sites. However, to-date no measurements at scales in between those of local surface and global orbital data have been collected. Such measurements are key to understanding near-surface magnetizations, the processes by which they were acquired, and their interaction with magnetic fields generated above the planet’s surface. Here, we investigate data sets that a future helicopter-based magnetometer might be able to provide.We construct forward models that resemble a range of plausible subsurface geological structures that allow us to experiment with survey design, e.g., the value of multiple measurement tracks horizontally and/or vertically and their trade-offs with regional data coverage. We simulate vector magnetic field data collected by a helicopter for different geological scenarios and aim to recover our model via an inverse problem. Because such inverse problems are inherently non-unique, we investigate several approaches to find solutions, including different types of regularization, as well as modification of the model parameterization. As one example, we investigate recovery of a magnetization signature associated with a small (~200 m diameter) crater, from a few (e.g., 3) helicopter tracks over the crater. We show that smooth and sparse inversion solutions result in detection of the signal, with improved localization of the structure in the latter case. Parameterized solutions improve upon sparse solutions, but require some prior knowledge, or assumption, of the geometry (in this case a magnetized half sphere) of the source.Our investigation allows us to assess the capabilities of helicopter-based magnetic field studies in addressing some of the fundamental open questions in the field. These kinds of considerations will greatly aid in preparing for and designing future missions, optimizing their science return and demonstrating their scientific value.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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