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Enregistrement W1925173476

The selection, integration, and evaluation of a payload for chemical plume detection on an autonomous underwater vehicle

2003· dissertation· en· W1925173476 sur OpenAlexaboutno aff
Vanessa Pennell

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2003
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)UnderwaterEnvironmental scienceSampling (signal processing)Sample (material)Environmental monitoringMarine engineeringEngineeringScientific instrumentEnvironmental engineeringComputer scienceGeographyTelecommunicationsDetector
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oil and gas industry is growing off the East Coast of Canada, and as a result the discharges associated with production continue to grow. Mandates are in place to ensure that these activities proceed in an environmentally acceptable manner. Policies are being introduced worldwide that are leading to zero-discharge or the use of complex risk assessment processes to determine the environmental impacts of these discharges. Little real data exists about the environmental effects of these discharges, and new and innovative methods for data collection need to be considered. One possibility is to use autonomous underwater vehicles (AUV) for environmental monitoring, which is explored in this thesis. -- The steps associated with choosing and implementing an environmental payload on an AUV are discussed in this thesis. It was determined that sample collection methods were not appropriate for use on an AUV, but that in-situ sensors were useful for collecting environmental data. Sea-trials were performed in Burrard Inlet, British Columbia between February 4 and February 6, 2002. The AUV used for this project was the ARCS vehicle, supplied by International Submarine Engineering in British Columbia. The payload for this mission used two in-situ instruments, which were supplied by Applied Microsystems Ltd. The first was an underwater mass spectrometer called the "In-Spectr". It is capable of measuring dissolved gases and volatile organic chemicals to atomic masses of up to 200 atomic mass units. It was used in a continuous mode of sampling that indicated the presence or absence of a chemical. The second instrument measured conductivity, temperature, and depth (CTD) and was called the "Micro-CTD". These instruments were user-friendly and easily integrated into the ARCS vehicle. -- The trials were successful in demonstrating the use of an underwater mass spectrometer on an AUV. It was shown that the payload could be used to detect chemical plumes, which might be considered a viable option for environmental monitoring offshore. A chemical tracer, dimethyl sulphide (DMS), was pumped into the water at a maximum rate of 9 L/h, as stipulated by the BC Ministry of Water, Land and Air Protection. The mass spectrometer successfully detected the location of the DMS in the water ±13.5 m. The CTD was used to complement this data. Temperatures in the Inlet were relatively constant, with variations within one degree Celsius. Salinity increased with depth. The fresher water on the surface could be attributed to the larger volumes of precipitation during the winter months in that geographic region. -- The mass spectrometer was highly sensitive to power interruptions, which forced the instrument to shutdown. It was recommended that a back-up power system be provided. It was also recommended that the internal clocks on all instruments be synchronized before the sea-trials to simplify data analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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