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Enregistrement W103475684

High resolution seismic imaging of the near-surface : comparison of energy sources

2000· dissertation· en· W103475684 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jianguang Xiang

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2000
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésHammerSeismic surveySeismologyBroadbandEnergy (signal processing)Seismic vibratorHigh resolutionGeologyReflection (computer programming)AcousticsComputer scienceEngineeringRemote sensingPhysicsMechanical engineeringTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shallow seismic reflection method plays an important role in helping to understand engineering, mining and environmental problems. For high resolution at shallow depth, choosing a seismic source to best meet the goals of the survey can be the most pivotal decision. This research is to study the characteristics of various portable and environmentally friendly seismic sources by comparing them to the source character of a shotgun source. The sources include two SIST (Swept Impact Seismic Technique) vibrators and a hammer. Data were collected in 1999 near St. John's, Newfoundland. They were compared with shotgun source in terms of radiated frequency spectrum and energy levels in an attempt to improve the resolving power. -- Compared to the shotgun data, the SIST vibrators provide lower frequency range but higher frequency bandwidth. Their weaker energy limits the effective penetration depth for imaging to 150 m. However, the SIST vibrator yields a higher resolution in stacked section than the shotgun. Based on its overall performance, the SIST vibrator shows a great deal of potential to be a viable, environmentally friendly seismic source with high resolution capability. This is especially suitable for environmental surveys, in which depths are usually not more than 200 m.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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