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Enregistrement W2082037407 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.610.199

Application of Optical Fiber Sensing Real-Time Monitoring Technology Using in Ripley Landslide

2014· article· en· W2082037407 sur OpenAlexfundaboutno aff
Xiao Fei Zhang, Zengshuai Lv, Xian Wei Meng, Fan Jiang, Qing Zhang

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Technologies Research and Development ProgramNational Key Research and Development Program of ChinaChina Geological SurveyNatural Resources Canada
Mots-clésLandslideFiber Bragg gratingOptical fiberRemote sensingDisplacement (psychology)Fiber optic sensorComputer scienceReal-time computingEngineeringGeologyGeotechnical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, fiber optic technology has been used in sensing. Using the distributed optical fiber sensing technology in the landslide monitoring, the linear strain distribution information of the whole landslide can be obtained, and adopting the Fiber Bragg Grating sensing technology in the landslide monitoring, the key pot strain and displacement information can be gained. This paper firstly reviews the basic principle of optical fiber sensing, and then describes the optical fiber sensing real-time monitoring system by combining with FBG technology, BOTDR technology, database technology and web server technology, and finally presents a field application experiment using the real-time monitoring system in Ripley landslide in Canada. The experiment indicated that the real-time monitoring system can be realized real-time monitoring of FBG and BOTDR for landslide, and the experience can be extended to other landslide.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,533

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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