Benefits of Global Standards on the Use of Optical Fiber Sensing Systems for the Impact of Construction of New Utilities and Tunnels on Existing Utilities
Notice bibliographique
Résumé
Distributed Optical Fiber Sensing is a mature technology given its strong record of over 20 years. Nevertheless, underground utilities are yet to embrace it as an everyday tool despite its enormous capability. One dimensional long buried utilities and tunnels offer the best application for the use of this technology. Research studies around the world offer the promise of this technology in monitoring the impact of ground movements on underground utilities and tunnels. No application standards existed that governed the use of this technology within any jurisdiction in the world in September 2012. A global task group on optical fiber sensing systems (OFSS) was born to become a unique pool of talent and experience on the subject with over 40 leading experts from 17 countries, which went on to author two companion standards American Society for Testing and Materials (ASTM) F3079-14 and F3092-14, within ASTM Technical Committee F36. This paper provides a brief overview of how OFSS work, what is in these standards, why OFSS is poised to become the most versatile innovation among all measurement tools for field monitoring, what problems the task group faced during the development of the standards and how the members of the task group resolved these problems, what the benefits are of such global standards and the future plans for the global OFSS task group. The most paramount goal of the authors is to share the lessons they learned during the development of the standards with the delegates of this conference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».