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Enregistrement W2150220544 · doi:10.1061/9780784412329.088

Application Potential of Ultra-Wide Band Radar for Detecting Buried Obstructions in Construction

2012· article· en· W2150220544 sur OpenAlexaff
Junhao Zou, Ming Lu, R. Karumudi, Xuesong Shen

Notice bibliographique

RevueConstruction Research Congress 2012 · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensPCL Construction (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGround-penetrating radarRadarFlooding (psychology)EngineeringPipeline transportUrbanizationCivil engineeringConstruction engineeringRisk analysis (engineering)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need of sustainable urbanization drives construction engineers to explore the underground space to improve quality of life, meet with the challenges of population growth, and satisfy increasing infrastructure demands for utility pipelines and subways. However, unexpected obstructions or heterogeneous ground conditions make underground construction a risky operation, increasing construction cost while presenting additional safety hazards. Examples include (1) high pressure underground water stops a tunnel boring machine (TBM); (2) breaking an existing water main leads to flooding the downtown area; and (3) hitting an unexpected gas line causes an explosion. To a certain extent, all of those accidents can be attributable to the lack of cost-effective technology for detecting buried underground obstacles. The current practices such as geotechnical test holes and ground penetration radars (GPR) have their limitations in revealing underground situations. Meanwhile, the emerging technology of ultra-wide band (UWB) radar holds the potential to provide a cost-effective, non-destructive detection method. In this paper, a critical review of current practices and established methodologies is given. The functionality, working mechanism and application potential of UWB radar technologies in underground construction are described. Preliminary lab testing results are presented. Research findings are summarized and further research plans are discussed in conclusions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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