Technique of the rapid detection of groundwater based on multidimensional space
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to detect groundwater quickly and accurately is critical to the work of drought resistance. However, conventional groundwater detection methods are inefficient and costly. To solve the difficulties of using water in water-deficient areas, the method of rapid groundwater detection based on multidimensional space was presented. First, using satellite remote sensing (RS) technology, factors related to the occurrence of groundwater, such as lithology, structure, and landforms, were obtained. Then, through quantitative inversion of aeromagnetic data, the lithology and structure were improved. Using geographic information system (GIS) as an information analysis platform, the water storage conditions of various lithologies, structures, and landforms were comprehensively studied; and a water-rich target area was delineated. Based on the above-mentioned achievements, the ground geophysical prospecting work was carried out, the optimum well-position determined, and the target area accuracy verified by drilling data. The method integrates many technical means, such as satellite RS, airborne RS, ground physical exploration, and exploration drilling to detect groundwater, incorporating the advantages of each method. Through the preliminary application in the city of Beipiao, China, the well completion rate is 72.73%. High-quality groundwater resources were exploited in this area, proving it to be an effective method for accurately detecting groundwater.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».