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Enregistrement W2769523131 · doi:10.1190/tle36120973.1

Introduction to this special section: Geophysical applications of fiber-optic distributed sensing

2017· article· en· W2769523131 sur OpenAlexaff
Mark E. Willis, Jonathan Ajo‐Franklin, Baishali Roy

Notice bibliographique

RevueThe Leading Edge · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributed acoustic sensingSpecial sectionOptical fiberSoftware deploymentRemote sensingToolboxSection (typography)Fiber optic sensorComputer scienceGeologyGeophysicsEngineeringTelecommunicationsEngineering physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This special section is dedicated to geophysical distributed acoustic sensing (DAS) and distributed temperature sensing (DTS) applications. Since the introduction of commercial DTS units in the 1980s and more recent deployment of DAS in this decade, distributed sensing is quietly revolutionizing sectors of geophysics, particularly those requiring permanent downhole measurements. The common component of distributed sensing technologies is the use of laser scattering measurements on fiber-optic cables (tens of kilometers long) to estimate the physical state of each fiber segment with measurands including temperature (DTS), static strain (DSS), and, most recently, dynamic strain and seismic waves (DAS) recorded either continuously or on an as-needed basis. The high spatial coverage, accuracy, and resolution of this technology make it a truly groundbreaking addition to our subsurface sensing toolbox.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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