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Enregistrement W1978456683 · doi:10.1139/t07-046

Quantification of slope displacement rates using acoustic emission monitoring

2007· article· en· W1978456683 sur OpenAlexvenueno aff
Neil Dixon, M.P. Spriggs

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisplacement (psychology)GeologyBoreholeGeotechnical engineeringSlope stabilityLandslideAcoustic emissionDeformation (meteorology)GeodesyAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In soil slopes, developing shear surfaces generate acoustic emission (AE). The authors have previously proposed the use of active waveguides for monitoring the stability of such slopes. Active waveguides consist of a steel tube installed in a preformed borehole through a slope with coarse-grained soil backfill placed in the annulus around the tube. Deformation of the host soil generates AE in the active waveguide. Field trials of this system reported previously have shown that AE rates are linked to slope deformation rates. This paper extends the study by detailing a method for quantifying slope movement rates using an active waveguide. A series of laboratory experiments are presented and used to define the relationship between AE event count rate and displacement rate. The method was shown to differentiate rates within an order of magnitude, which is consistent with standard landslide movement classification (i.e., 1–0.001 mm/min), using a relationship derived between the gradient of the event count rate with time and the deformation rate. In addition, it was possible to detect a change in displacement rate within 2 min of it occurring even at very slow rates (i.e., 0.0018 mm/min). Knowledge of changes in displacement rate is important in situations where slope movements are suddenly triggered or displacements accelerate in response to a destabilizing event. Field trials of a real-time AE monitoring system are currently in progress to compare performance against traditional instrumentation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations109
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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