Mid frequency shallow water fine-grained sediment attenuation measurements
Notice bibliographique
Résumé
Attenuation is perhaps the most difficult sediment acoustic property to measure, but arguably one of the most important for predicting passive and active sonar performance. Measurement techniques can be separated into "direct" measurements (e.g., via sediment probes, sediment cores, and laboratory studies on "ideal" sediments) which are typically at high frequencies, O(10(4)-10(5)) Hz, and "indirect" measurements where attenuation is inferred from long-range propagation or reflection data, generally O(10(2)-10(3)) Hz. A frequency gap in measurements exists in the 600-4000 Hz band and also a general acknowledgement that much of the historical measurements on fine-grained sediments have been biased due to a non-negligible silt and sand component. A shallow water measurement technique using long range reverberation is critically explored. An approximate solution derived using energy flux theory shows that the reverberation is very sensitive to depth-integrated attenuation in a fine-grained sediment layer and separable from most other unknown geoacoustic parameters. Simulation using Bayesian methods confirms the theory. Reverberation measurements across a 10 m fine-grained sediment layer yield an attenuation of 0.009 dB/m/kHz with 95% confidence bounds of 0.006-0.013 dB/m/kHz. This is among the lowest values for sediment attenuation reported in shallow water.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».