Airborne natural source electromagnetics for an arbitrary base station
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Airborne magnetotelluric (AirMT) systems generate transfer function data from magnetic fields measured in the air and either electric or magnetic fields measured at a base station. AirMT anomalies are fundamentally controlled by the anomalous magnetic fields within the survey region. While AirMT data acquired using a magnetic field base station are not directly sensitive to the conductivity at the base station, AirMT data acquired using an electric field base station are scaled by the inverse square root of the conductivity at the base station. The transfer function data collected by various AirMT systems have different sensitivity functions. Consequently, the inversion of AirMT data for different acquisition systems may not recover the same conductivity model for the same set of inversion parameters. In this paper, we aim to characterize the fundamental similarities and differences between AirMT inversion for data collected using a magnetic field base station, and for data collected using an electric field base station. We adopt an unconstrained, smoothest model inversion approach to characterize the structures that are naturally recovered by inverting AirMT data when the base station is far away and located on the surface of a homogeneous quarter-space. Our work shows that when a-priori knowledge of the host conductivity within the survey region is available, AirMT inversion effectively recovers conductive and resistive structures within the survey region, regardless of whether the data are collected using an electric or magnetic base station. We show that a single ground magnetotelluric station might provide enough information about the host conductivity to construct a suitable starting model for AirMT inversion, and we discuss the impact of jointly inverting AirMT data and ground magnetotelluric data for a single station.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle