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Enregistrement W2104806137 · doi:10.1109/tia.2015.2428679

Using Fall-of-Potential Measurements to Improve Deep Soil Resistivity Estimates

2015· article· en· W2104806137 sur OpenAlexafffund
Robert Southey, Majid Siahrang, Simon Fortin, F. Dawalibi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensSafe Engineering Services & Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Electricity AssociationElectric Power Research Institute
Mots-clésGroundSoil resistivityElectrical impedanceElectrical resistivity and conductivityWork (physics)Earthing systemGeotechnical engineeringEngineeringElectrical engineeringEnvironmental scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When measuring the ground impedance of an electrically isolated grounding system, it sometimes happens that the test electrodes are placed at considerably greater distances from the installation under test than the maximum electrode spacing used during the soil resistivity measurements carried out during the predesign phase of the grounding system. As a result, ground impedance measurements carried out with the fall-of-potential method may contain valuable supplemental information about deep soil strata that can improve grounding system performance predictions made during the design phase with computer modeling software and explain discrepancies encountered between predicted and measured ground impedance values. These data can be also used during subsequent grounding design work associated with facility expansion. It is shown in this paper how, in the absence of interfering metallic infrastructure, such ground impedance measurements can be converted into apparent soil resistivity values corresponding to deeper soil layers, with an example showing how dramatic improvements in grounding system performance predictions can be obtained.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,320
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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