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J-GLOBAL ID：202102235732038726   整理番号：21A2453669

人工ニューラルネットワークによる空中時間領域電磁データの(準)実時間反転【JST・京大機械翻訳】

(Quasi-)Real-Time Inversion of Airborne Time-Domain Electromagnetic Data via Artificial Neural Network

著者 (6件)： Bai Peng (Department of Civil and Environmental Engineering and Architecture, University of Cagliari, 09123 Cagliari, Italy) ,  Vignoli Giulio (Department of Civil and Environmental Engineering and Architecture, University of Cagliari, 09123 Cagliari, Italy) ,  Vignoli Giulio (GEUS-Geological Survey of Denmark and Greenland, 8000 Aarhus, Denmark) ,  Viezzoli Andrea (Aarhus Geophysics ApS, 8000 Aarhus, Denmark) ,  Nevalainen Jouni (Oulu Mining School, University of Oulu, 90014 Oulu, Finland) ,  Vacca Giuseppina (Department of Civil and Environmental Engineering and Architecture, University of Cagliari, 09123 Cagliari, Italy)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 20  ページ： 3440  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電磁データの収集は,非常に速く,または,その間でさえ,品質チェック目的だけでなく,航空機搭載時間領域取得中の提案した飛行ラインの位置の調整にも重要である。この種の可読性は,取得される測定の情報の価値の最適化に関して大きな影響を与える可能性がある。さらに,航空機搭載時間領域データからの比抵抗モデルを検索するための高速ツールの重要性を,伝導率-デプティイメージング方法論が鉱物探査における標準であるという事実によって実証した。事実,それらは非常に計算効率が高く,同時に,それらは非常に高い横方向分解能を維持する。これらの理由のために,それらは,後者のアプローチが,目標の深さの適切な再構成と表面下の真の比抵抗値の信頼できる検索に関して,一般的により正確であるとしても,反転戦略にしばしば好まれる。本研究では,反転戦略に匹敵する品質を持つ抵抗モデルを検索できるニューラルネットワーク技術に基づく新しいアプローチを論じた。著者らは,合成およびフィールドデータセットに関する提案した新規アプローチの利点を実証した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 鉱物 ,  最適化 ,  電気抵抗率 ,  航空機 ,  可読性 ,  分解能 ,  *ニューラルネットワーク ,  電磁気学 ,  再構成 ,  飛翔
準シソーラス用語： 計算効率 ,  航空機搭載 ,  *時間反転 ,  *時間領域 ,  伝導率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ニューラルネットワーク ,  反転 ,  電磁気学 ,  航空機

分類 (1件)： 電気探査・検層  (DE10040M)

引用文献 (57件)：

• Zhdanov, M.S.; Alfouzan, F.A.; Cox, L.; Alotaibi, A.; Alyousif, M.; Sunwall, D.; Endo, M. Large-scale 3D modeling and inversion of multiphysics airborne geophysical data: A case study from the Arabian Shield, Saudi Arabia. Minerals 2018, 8, 271.
• Witherly, K. The quest for the Holy Grail in mining geophysics: A review of the development and application of airborne EM systems over the last 50 years. Lead. Edge 2000, 19, 270-274.
• Alfouzan, F.A.; Alotaibi, A.M.; Cox, L.H.; Zhdanov, M.S. Spectral Induced Polarization Survey with Distributed Array System for Mineral Exploration: Case Study in Saudi Arabia. Minerals 2020, 10, 769.
• Cudahy, T. Mineral mapping for exploration: An Australian journey of evolving spectral sensing technologies and industry collaboration. Geosciences 2016, 6, 52.
• Fountain, D. Airborne electromagnetic systems-50 years of development. Explor. Geophys. 1998, 29, 1-11.

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  時間領域 ,  実時間 ,  反転