Importance of Detailed Terrain and Geohazard Information for Pipeline and Infrastructure Developments in Arctic Environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pipelines and roads represent the arteries of the oil and gas, and mining and transportation industries, respectively. They move product from remote locations to more centralized locations, either for processing or for shipping to refineries and mills for subsequent processing. Proper infrastructure development is critical to the successful development of the sensitive Arctic environment especially true in light of ongoing climate change where the melting of permafrost poses significant issues for development in the Arctic. The harsh Arctic environment presents unique challenges that are not found in more southern latitudes for the oil and gas and transportation sectors, including permafrost and permafrost degradation. It is well acknowledged that the extent of permafrost in northern environments is poorly known and mapped. New tools are being used to help determine the extent of permafrost and to identify areas that are more susceptible to permafrost degradation in light of on-going and future development. One such tool is the use of softcopy mapping to help map terrain and geological modifying processes such as permafrost. Softcopy uses traditional stereo aerial photographs in a digital environment to allow scientists the ability to view the landscape at scales of 1:1,000 from traditional aerial photography that were captured at scales of 1:24,000 to 1:40,000. The advantage of softcopy is that by being able to zoom down to such large scales allows terrain scientists the ability to better determine the soil types (sand, silt or clay), drainage conditions (rapid to very poor) and on-going geological processes such as permafrost as evidenced by frost boils and permafrost degradation as evidenced by presence of thermokarst and thaw slides. Another method often utilized where stereo aerial photography is not available is use of remote sensing datasets such high resolution digital elevation models and satellite imagery which are becoming general available in Arctic regions. These elevation models are used to create hillshade images of varying aspects and photorealistic 3D models to help map terrains. This paper will present a number of examples of where such mapping has been used to assist in pipeline and infrastructure planning in Alaska and Canada's north.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».