Ship-of-Opportunity Noise Inversions for Geoacoustic Profiles of a Layered Mud-Sand Seabed
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the use of broadband noise from a ship-of-opportunity in statistical inference for estimating geoacoustic parameters of a layered mud-sand seabed model via trans-dimensional (trans-D) Bayesian matched-field inversion, with applications to data collected with a bottom-moored horizontal array in the 2017 Seabed Characterization Experiment conducted on the New England Shelf. The trans-D approach applied here samples probabilistically over possible model parameterizations (different numbers of seabed layer interfaces), and provides quantitative uncertainty estimates of seabed geoacoustic profiles. Inversions are carried out for acoustic data sets collected both when the ship-of-opportunity (a container ship) was oriented with its bow and with its stern towards the array. A third inversion involved combining data from a series of segments along the ship track. Inversion results image an upper sediment layer 3-7 m thick with low-sound speed (close to the water sound speed) over higher speed sediment, with indication of a transition layer above the interface. Sediment parameter estimates from the inversions are in good agreement with direct measurements from sediment cores and other geophysical data collected in the experiment area.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».