Tomographic inversion of geoacoustic properties in a range-dependent shallow-water environment
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a matched-field tomographic method to estimate the geoacoustic properties of the ocean bottom for a range-dependent medium in shallow water. The inversion method has been developed in order to interpret experimental data from the Haro Strait PRIMER sea trial. This experiment was carried out in June '96 and used low-frequency broadband signals that were received on three vertical line arrays. Inversion of the data is particularly difficult because of the complex bathymetry of the Haro Strait experimental site. For this inversion, a range-dependent ray code was developed to solve the forward problem, allowing an arbitrarily layered bottom environment. The inversion scheme is based on modeling the propagation time and the amplitude of the recorded data, and a simple new cost function is proposed. The signal ray paths are identified automatically using a simple process that compares calculated and measured travel times. Data from multiple source positions are used to invert the range dependence of the geoacoustic model. The environment is separated into segments, and within each segment the inversion is carried out layer by layer for a multilayer geoacoustic model. Starting with the topmost layer, the range-dependent thickness and sound speed are estimated via a Monte Carlo method. Inversion results are presented for synthetic and experimental data from the Haro Strait sea trial.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».