MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7014222300

Optimization of UAV-borne Aeromagnetic Surveying in Mineral Exploration

2021· dissertation· en· W7014222300 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsQueen's UniversitySociety of Economic Geologists Canada Foundation
Mots-clésAeromagnetic surveyMineral explorationMagnetometerData processingData collectionHigh resolutionWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this research is to conduct a detailed analysis of the design, integration, and application of unmanned aerial vehicle (UAV) aeromagnetic surveys for improved target characterization in mineral exploration. Specifically, the design and viability of a suspended, semi-rigid magnetometer mounting system integrated on multi-rotor UAVs is investigated. Although a semi-rigid mount offers some technical benefits over other mounting techniques, its practical implementation allowing for the collection of industry standard aeromagnetic data has proven to be quite challenging due to the numerous interrelated optimization factors that can adversely affect either the UAV platforms maneuverability and stabilization, or the magnetometers data quality. To address and characterize these challenges, a general procedure involving empirical lab and field tests was developed to collect and analyse numerous parameters used to assess the performance of the developed UAV-borne aeromagnetic system. Specifically, this involved characterizing the frequency and amplitude of a variety of magnetic interference signals and developing solutions to mitigate adverse effects on the UAV-borne aeromagnetic data quality. Ultimately, the main motivation of this work is to lay the technical foundation demonstrating and establishing UAV-borne aeromagnetic systems as a trusted and viable geophysical surveying technique. Therefore, this research is aimed at describing and bringing to the forefront some of the key issues that affect the achievable resolution and quality of UAV-borne aeromagnetic data, as well as outlining practical solutions, both from a technical and data processing standpoint. Building upon the development, integration, and characterization of the UAV-borne aeromagnetic system, a 3D UAV-borne aeromagnetic survey was conducted over a mineral exploration target to demonstrate the benefits and best practices of employing this innovative form of geophysical surveying compared to the conventional methods of terrestrial and manned aeromagnetic surveying. Overall, the analysis of the critical factors governing the design, integration, and application of UAV-borne aeromagnetic systems presented herein provides valuable insight to be used for the successful deployment and future development of UAV-borne aeromagnetic and electromagnetic systems in mineral exploration applications.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,169 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQSpace (Queen's University Library)→Même sujet3D Surveying and Cultural Heritage→Travaux en français237 207→