Airborne natural source electromagnetics for an arbitrary base station
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».