Mapping fractures with GPR: A case study from Turtle Mountain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ground-penetrating radar (GPR) surveys were acquired of rocks on the highly fractured summit of Turtle Mountain in Canada. In 1903 a disastrous rock slide occurred at Turtle Mountain and it still poses a geologic hazard. Dips, shapes, and penetration depths of fractures are important parameters in slope-stability analysis. Determination of fracture orientation at Turtle Mountain has been based mostly on areal geologic mapping and, most recently, on data collected from boreholes. The purpose of GPR surveys was to test, confirm, and extend information about fractures and bedding planes. Data acquisition was complicated by the rough terrain; because slopes are steep and uneven. This also complicated analysis of the data. Measurement of in situ velocity — an important value for migration — was impossible. Instead, data were migrated with different velocities and data results were chosen that were considered to be reasonable. Analysis and interpretation of the data, resulted in confirmation and extension of the a priori information on orientations of fractures and bedding planes at Turtle Mountain. Despite the rough terrain and highly fractured rock mass, GPR surveys provide reliable information about the shapes and density of fractures — information important for slope-stability evaluation. The most reliable migration results obtained for velocities were considerably less than the standard velocities recorded for limestone, the dominant lithofacies at Turtle Mountain. We interpret this observation as an indicator of water within the rock. However, thorough investigation of this conclusion remains a project for future work.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle