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Enregistrement W4399276403 · doi:10.1093/gji/ggae186

Including geological orientation information into geophysical inversions with unstructured tetrahedral meshes

2024· article· en· W4399276403 sur OpenAlexafffund
Mitra Kangazian, Colin G. Farquharson

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésGeologyOrientation (vector space)GeophysicsTetrahedronPolygon meshGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Minimum-structure, or Occam’s style of, inversion introduces a regularization function into the underdetermined geophysical inverse problems to stabilize the inverse problem and mitigate its non-uniqueness. The regularization function is typically designed such that it can incorporate a priori information into the inversion framework, thus constructing models that have more plausible representations of the true Earth’s subsurface structure. One type of a priori information is geological orientation information such as strike, dip and tilt angles of the subsurface structure. This type of information can be incorporated into inverse problems through the roughness operators. Designing such roughness operators for inversion frameworks using unstructured tetrahedral meshes is not as straightforward as for inversion frameworks using structured meshes due to the arbitrary and complex geometry of unstructured meshes. Researchers have developed methods which allow us to incorporate geological orientation information into inversion frameworks with unstructured tetrahedral meshes. The majority of these methods consider each cell in a package with its neighbours, hence, the constructed models are not as sharp as desired if the regularization function is measured using an $\ell _1$-type measure instead of the $\ell _2$ norm. To address this issue, we propose a method that calculates the directional derivatives of physical property differences between two adjacent cells normalized by the distance between the cell centroids. This approach is able to both incorporate geological orientation information into the inversion framework and construct models with sharp boundaries for the scenarios in which the regularization term is quantified by an $\ell _1$-type measure. This method is an integral-based approach, therefore, the roughness operators are scaled appropriately by the cell volumes, which is an important characteristic for the inversions with unstructured meshes. To assess the performance and the capability of the proposed method, it was applied to 3-D synthetic gravity and magnetotelluric examples. The gravity example was also used to investigate the impact of applying the depth weighting function inside and outside the roughness operators for the scenarios that the model objective function is measured by an $\ell _1$ norm. The examples show that the proposed method is able to construct models with a reasonable representation of the strike and dip directions of the true subsurface model with sharper boundaries if the regularization function is quantified by an $\ell _1$-type measure. The examples also demonstrate the proposed method behaves numerically well, and has a fast convergence rate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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