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Enregistrement W2015268209 · doi:10.1121/1.4755477

Modeling underwater impact pile driving noise in shallow, inhomogeneous channels

2012· article· en· W2015268209 sur OpenAlexaboutno aff
Nathan Laws, Lisa M. Zurk, Scott Schecklman, Martin Siderius

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileAcousticsFinite-difference time-domain methodUnderwaterNoise (video)GeologyReverberationBathymetryEnvironmental sciencePhysicsComputer scienceGeotechnical engineeringOpticsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The broadband synthesis of a parabolic equation (PE) propagation model for shallow water acoustic propagation in inhomogeneous channels is presented to account for the noise produced by impact pile driving. The PE model utilizes sediment information obtained from boring measurements and detailed bathymetry to model range dependent propagation in the Columbia River between Portland, OR and Vancouver, WA. The impact pile driving source is modeled in two ways: first, as a reverberating impulse source that emits Mach-wave radiation [Reinhall, Dahl, J. Acoust. Soc. Am. 130, 1209 (2011)]; and second, with a structural acoustic finite-difference time-domain (FDTD) model [Shahab, Woolfe, and Hastings, J. Acoust. Soc. Am. 130, 2558 (2011)]. Model results using both source models are shown to be in good agreement with acoustic measurements of test pile operations in the Columbia River at multiple locations from 10 to 800 meters from the pile driving source. Implications for noise levels in river systems with varying bottom sediment characteristics are presented and discussed. [This research is supported with funding from the Oregon Department of Transportation.]

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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