Modelled and measured sound levels from a seismic survey in the Canadian Beaufort Sea
Notice bibliographique
Résumé
JASCO Applied Sciences performed acoustic modeling and measurements to calculate marine mammal exclusion zones for Chevron Canada Limited’s 2012 Sirluaq 3-D seismic program in the Canadian Beaufort Sea. The Sirluaq survey was located in deep water (>650 m), on and beyond the continental slope, and presented unique challenges from both modeling and measurement standpoints. The modeling was performed with JASCO’s Marine Operations Noise Model (MONM), which uses a parabolic-equation-based algorithm to accurately predict N×2-D sound propagation in ocean environments. Sound levels were measured with five calibrated Autonomous Multichannel Acoustic Recorder (AMAR) systems at distances of 50–50 000 m from the airgun array, in water depths ranging from 50 to 1500 m. The sensors were laid out to capture sound levels in both the broadside (perpendicular to survey line) and endfire (along the survey line) directions. The high-resolution digital recordings of seismic sounds were analyzed to determine peak and rms sound pressure levels (SPL), and sound exposure levels (SEL) as functions of range from the airgun array. The model estimates were generally conservative; however, the model predictions at the specific depth of the receivers accurately predicted the existence of a shadow zone and the overall transmission loss trend.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».