QTQt displayer est un outil qui permet de représenter les résultats d’inversion de données effectués avec le logiciel QTQt développé par K. Gallagher (Gallagher 2012).
Sans le suivre strictement, il se rapproche des recommandations faites dans l’article (U-Th)/He chronology: Part 2. Considerations for evaluating, integrating, and interpreting conventional individual aliquot data (Flowers et al. 2023)
Cet outil est développé sous python et est disponible sous la forme du code (.py) ou d’une application « stand alone » (.exe) fonctionnant sous Windows.
Citation : ce logiciel n’étant pas publié sous la forme d’un article universitaire, vous pouvez le référer dans vos articles dans le corps de texte (ou dans les remerciements suivant les recommandations de l’éditeur) de la manière suivante : « réalisé avec QTQt displayer (A. Derycke) disponible sur https://deryckehub.ovh » , « made with QTQt displayer (A. Derycke) available on https://deryckehub.ovh »
Section :
Téléchargement :
Version :
- V0.4.4 (11/2024) : correction des bugs 1 à 3
- V0.4.3 (10/2024) : extension du nombre d’échantillons maximum (de 10 à 50) et amélioration de la fenêtre de choix des couleurs
- V0.4.2 (10/2024) : affichage des ré-échantillonnages (si disponible) et ajout de la légende pour les FT
- V0.4 (09/2024) : correction du bug d’affichage des t(T) percents et ajout de l’affichage du ré-échantillonnage des données He et FT.
- V0.3.3.3 (07/2024) : extensions des fichiers gérés aux anciennes versions de QTQt
- V0.3.3 : correction des bugs divers
- V0.3 : ajout des options « clic droit » sur les graphiques et de la gestion des profiles verticaux
- V0.2 : ajout du choix de la gestion des couleurs d’échantillons et des fichiers multi-data
- V0.1 : ajout du traitement de fichier en série et de l’interface graphique
Application :
L’application compilée est-elle uniquement disponible sur Windows (pb. de compilation actuellement sous MacOS)
Dossier d’aide :
Dossier à placer avec le .exe ou le .py pour pouvoir accéder à certaine Aide pour les graphiques présent sur l’interface. Cette Aide est accessible à travers un clic-droit.
Code python :
Le code source python disponible est également disponible sur le GitHub officiel et sous la forme de notebook Jupyter :
Tutoriel et fonctionnement :
Pour fonctionner, QTQt displayer s’appuie sur le fichier généré par QTQt à la fin d’une inversion et qui regroupe les résultats principaux. Le fichier se nomme « nom du run.txt » (ou « QTQt.txt » si vous n’avez pas nommé le run) et si vous laissez les paramètres par défauts, il se trouve dans même dossier que vos fichiers d’échantillons.
Interface :
Une fois l’application ou le code lancé (ce qui prend plusieurs seconds pour des raisons d’optimisation) vous vous retrouvez face à l’interface avec :
- à gauche les options qui peuvent être pré-réglée avant le traitement d’un fichier, ou modifié après l’affichage de la figure pour la mettre à jour
- à droite la figure avec laquelle vous pourrez interagir à travers les outils en haut (changement des échelles, déplacement dans le graphique, changement des couleurs…) ou des clics droits sur les graphiques (aides contextuels, export de données)
Utilisation :
- lancer / terminer une inversion de données avec QTQt
- lancer QTQt displayer
- sélectionner les options de mise en forme sur la gauche (optionnel)
- cliquer sur « Start » en bas pour sélectionner le/les fichiers à traiter. Note : la création de la figure est plus lente qu’avec QTQt et est fonction du nombre d’itérations :
- > 100 000′ itérations peut prendre plusieurs secondes
- > 1 000 000′ itérations peut prendre plusieurs minutes
Sauvegarde et export :
Il existe deux méthodes pour enregistrer la/les figures :
- après la création de la figure en cliquant sur le logo « sauvegarder » en haut, mais cela ne permet de sauvegarder qu’une figure
- avant la création de la figure en passant l’option « formats » en celui que vous souhaitez. Dans ce cas, si vous sélectionnez plusieurs résultats de différente run QTQt, cela généra une figure par run (traitement en séries suivant des run)
Par ailleurs, si vous souhaitez récupérer les données « ages prédits vs ages observés » dans un tableau, vous pouvez les extraire vers un tableau .csv à travers un clic droit sur le graphique.
Comment lire la figure :
Exploration info. (temps) : durée totale de l’inversion (burn-in + post-burn-in).
Likelihood et posterior : évolution des deux paramètres calculés par QTQt durant l’inversion (itération du post-burn-in), leur tendance permettant d’évaluer la fiabilité de l’inversion.
Échantillons et données : en vert sur l’image, la liste des échantillons et leurs couleurs correspondants (un fichier = un échantillon). En rouge, le modèle de QTQt utilisé pour les prédictions (opt. results model). En orange les données He et FT observées vs prédites, pour les longeurs (en haut à gauche) les bars sont les données observées et les traits continus donnés les prédites.
Graphique temps — température : sur la droite (en rouge) légende de la colorimétrie des chemins. En bas (encart vert) légende des chemins représentés sur la figure et à gauche (axe vert) l’équivalence température — profondeur pour un gradient de température donnée.
Paramètres de l’inversion de données : résumé des paramètres d’inversion de données
Options disponibles :
Saving options (sauvegarde) :
- formats : format d’exportation automatique de la figure après sa création (« no save » = pas de sauvegarde automatique)
- destination : dossier de destination des exports sauvegardé automatiquement (« automatic » = même dossier et nom que le fichier run d’entrée)
t(T) paths options (tracé temps-températures) :
- ranking parameter : donnée selon laquelle s’applique la coloration des chemins t(T)
- likelihood : indice de reproductibilité des données
- posterieur : likelihood pondéré à la complexité du chemin
- iteration : position d’apparition au cours de l’inversion
- order (opt.) : ordre « z » de représentation des chemins. De manière automatique, la même valeur que la « ranking parameter » est sélectionnée pour classer les chemins avec la valeur la plus haute au-dessus (le plus visible).
- vertical profile : permet de définir le type de chemin affiché dans le cas d’un profil vertical (différent chemin t(T))
- colormap : gamme de couleur pour représenter le « ranking parameter ». A noté que les couleurs « mid values » et « extrem values » se base sur les recommandations de Scientific Color Map (publié dans Crameri et al., 2020).
- paths : choix de la représentation des chemins
- all path : représentation de l’ensemble des chemins t(T)
- percentage : carte de chaleur du pourcentage de chemins passant par une gamme de température (1°C) pour un temps données, ainsi que les enveloppe 33, 66 et 99% des chemins
- envelop : enveloppe simple comprenant 96% des chemins
Other options (autre) :
- resutls model : modèle de données prédites choisit pour être représenté dans les graphiques attenants
- maximum likelihood : meilleure correspondance « observés vs prédits »
- maximum posterior : meilleure correspondance « observés vs prédits » pour un chemin simple
- expected : prédiction issue du chemin moyen estimé déduit de l’inversion de données
- timescale : choix de la résolution de l’échelle des temps géologique représenté (International Chronostratigraphic Chart) accessible au travers de pyrolite
- gradient : entrée du gradient thermique en °/km pour la représentation de la correspondance température – profondeur
- constrain t(T) plot : entrer manuel des limites du graphique t(T) (utile dans le cas d’export en série de plusieurs inversions)
- select sample(s) color(s) : sélection des couleurs utilisées pour la représentation des âges et longueurs de traces de fission, il est possible de les définir avant le traitement d’un fichier. Note : dans le cas de traitement en séries de plusieurs inversions, un système de mémoire permet de transmettre la couleur des échantillons d’une inversion, l’autre temps que le nom est le même.
Commentaire et remonté de bugs :
V0.4.3 :
- bug 1 : sur la creation d’enveloppe cas init = 0
- bug 2 : sur le cas eU resample mais pas tt les échantillons on des He
- bug 3 : sauvegarde en pdf après compilation – manque librairy matplotlib backends