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Enregistrement W2965333920

Caractérisation du bruit électromagnétique dans les tunnels miniers profonds et application de la méthode de débruitage

2019· dissertation· fr· W2965333920 sur OpenAlexfundno aff
Xueping Dai

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésHumanitiesForestryArtGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comme les ressources minérales superficielles sont presque épuisées, les mines existantes rencontrent des difficultés pour maintenir leur production. Une solution relativement économique consiste à trouver des corps minéralisés à proximité des propriétés minières. Ces corps sont souvent hors de la capacité de détection des méthodes de prospection conventionnelles de surface en raison de leur taille ou de leur profondeur. Les trous de forage et les galeries des mines fournissent d'excellents chemins d'accès pour les méthodes d'exploration en profondeur. Le but de ce projet est d’aider l'industrie minière à résoudre les problèmes rencontrés lors de l'exploration en profondeur. \nLa méthode électromagnétique transitoire (TEM) dans les galeries pourrait aider l'industrie minière à atteindre les objectifs d’extension en profondeur. L’un des défis pour effectuer des mesures TEM dans les galeries est l’espace restreint, qui nous force à utiliser de petites boucles d’émetteur. Par conséquent, les signaux sont plus affectés par le bruit. Dans ce projet, nous avons caractérisé les sources de bruit potentielles dans un environnement minier profond. Ceci facilitera le traitement des données et améliora précision de l'interprétation des données électromagnétiques. \nLa méthode électromagnétique transitoire en forage est devenue une pratique omniprésente dans l'exploration en profondeur grâce à sa capacité à détecter des cibles dans un rayon de plusieurs centaines de mètres autour du forage. Une combinaison des mesures dans les galeries et dans les trous de forage, permet de chercher des informations géologiques en trois dimensions. Afin d'améliorer le rapport signal sur bruit des signaux électromagnétiques mesurés, nous avons développé une méthodologie de débruitage en utilisant les fonctions de la transformée en ondelettes discrète dans la boîte à outils d'ondelettes de Matlab. Les résultats ont démontré que l’application de la transformée en ondelettes discrète seule peut effectivement réduire le niveau de bruit, mais dans certain cas, une méthode supplémentaire est nécessaire pour éliminer les résidus de petites perturbations. Ensuite, une méthode d'ajustement de courbe, plus d'analyse de corrélation se sont ajoutées dans la procédure de traitement de données.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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