MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2043301421 · doi:10.4236/ijg.2013.42028

Impact Estimation and Filtering of Disturbances in FG5 Absolute Gravimeter Observations

2013· article· en· W2043301421 sur OpenAlexfundno aff
Martin Orlob, Alexander Braun

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geosciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésGravimeterDisturbance (geology)GeodesyAmplitudeGaussianKalman filterStandard deviationPhysicsMathematicsControl theory (sociology)StatisticsGeologyComputer scienceOpticsInterferometryControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Instrumental and environmental disturbances do affect FG5 absolute gravimeter observations and the estimated gravity values, sometimes to the degree that entire measurement campaigns are discarded. We propose a method which moves towards the re-assessment of previously discarded observations. Once an estimate of the frequency and amplitude of a disturbance in a FG5 data set exists, the proposed method can estimate its impact on the estimated gravity value. This is performed through a Gaussian Bell Summation approach of the functional relationship between disturbance frequency and standard deviation of gravity. The filtering of the identified disturbance is realized through a modification of the functional model of the equation of motion in the least squares adjustment of FG5 observations. The results reveal that the Gaussian Bell Summation approximates the frequency—gravity impact relationship sufficiently well with negligible uncertainties, while the accuracy of the detected disturbance frequency defines a limiting factor for the gravity impact estimation. A realistic disturbance of 15 Hz with an amplitude of 1.5 nm had an impact of ≈48 [μGal] on the gravity estimate. The proposed filter approach reduced the impact to ≈12 [μGal], with the remaining effect being almost entirely associated to the uncertainty in disturbance frequency detection.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of GeosciencesMême sujetGeophysics and Gravity MeasurementsTravaux en français237 207