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Enregistrement W2025896306 · doi:10.1190/1.3505764

Using helicopter electromagnetic (HEM) surveys to identify potential hazards at coal-waste impoundments: Examples from West Virginia

2010· article· en· W2025896306 sur OpenAlexaff
Richard Hammack, Vlad Kaminski, William Harbert, Garret Veloski, Brian Lipinski

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Energy Technology Laboratory
Mots-clésLeveeSlurryGeologyResistive touchscreenMining engineeringElectrical resistivity and conductivityCoalCoal miningGeotechnical engineeringHydrology (agriculture)Environmental scienceEngineeringWaste managementEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We have used 14 multifrequency helicopter-borne electromagnetic (HEM) surveys to determine the internal structure and integrity of mine-impoundment structures in West Virginia, U.S.A. — the first time such technology has been applied in this way and apparently well suited for such activities. The HEM surveys identified areas of concern in each of the impoundments investigated. In most cases, these were areas where filtrate was emerging high on the downstream embankment and represented an erosion risk. Of greater concern, the HEM survey identified thick bodies of slurry that remained unconsolidated and were buried deep beneath the embankment's crest of some impoundments. Ground confirmation activities indicated that HEM survey interpretations provided an accurate representation of the conductivity distribution within coal-waste impoundments. We then interpreted the conductivity/depth images from the HEMsurveys to provide a snapshot of hydrologic conditions that existed within the impoundment at the time of the survey. Resistivity profiles were obtained at the inactive impoundment along segments of flight lines from the HEM survey. HEM and resistivity surveys detected a conductive layer at a depth of about 7 m that was interpreted to be unconsolidated coal slurry. The methods also detected conductive bodies at a depth of about 26 m that were interpreted to be flooded mine works. Resistivity surveys from these segments corroborated HEM data, thereby providing independent confirmation of the HEM data and its processing. The resistivity and HEM surveys indicated a resistive surface layer where the coarse coal refuse was placed. Beneath the resistive surface layer is a conductive layer of unconsolidated or partially consolidated coal slurry. These highly loaded bodies of unconsolidated slurry are susceptible to solifluction, which can threaten embankment stability. Underground mine workings were identified in the HEM data from one impoundment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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