Workflow to numerically reproduce laboratory ultrasonic datasets
Notice bibliographique
Résumé
The risks and uncertainties related to the storage of high-level radioactive waste (HLRW) can be reduced thanks to focused studies and investigations. HLRWs are going to be placed in deep geological repositories, enveloped in an engineered bentonite barrier, whose physical conditions are subjected to change throughout the lifespan of the infrastructure. Seismic tomography can be employed to monitor its physical state and integrity. The design of the seismic monitoring system can be optimized via conducting and analyzing numerical simulations of wave propagation in representative repository geometry. However, the quality of the numerical results relies on their initial calibration. The main aim of this paper is to provide a workflow to calibrate numerical tools employing laboratory ultrasonic datasets. The finite difference code SOFI2D was employed to model ultrasonic waves propagating through a laboratory sample. Specifically, the input velocity model was calibrated to achieve a best match between experimental and numerical ultrasonic traces. Likely due to the imperfections of the contact surfaces, the resultant velocities of P- and S-wave propagation tend to be noticeably lower than those a priori assigned. Then, the calibrated model was employed to estimate the attenuation in a montmorillonite sample. The obtained low quality factors (Q) suggest that pronounced inelastic behavior of the clay has to be taken into account in geophysical modeling and analysis. Consequently, this contribution should be considered as a first step towards the creation of a numerical tool to evaluate wave propagation in nuclear waste repositories.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,014 |
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 ».