MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2965827244 · doi:10.5593/sgem2019/1.1/s05.110

PRELIMINARY RESULTS OF COMPRESSIONAL SEISMIC WAVE VELOCITY MEASUREMENTS OF LUNAR REGOLITH SIMULANT (JSC-1) DURING A MICROGRAVITY FLIGHT CAMPAIGN

2019· article· en· W2965827244 sur OpenAlexaboutno aff
Rui Moura

Notice bibliographique

RevueInternational Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM ... · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegolithAerospace engineeringAstrobiologyGeologyEnvironmental sciencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low velocity compressional wave (P-wave), Vp values, have been observed from the lunar geophysical measurements made during the Apollo 14, 16 and 17 missions. These low velocities are attributed to lack of water, low soil compaction as well as the non-consolidated nature of the regolith. The microgravity lunar regolith simulant velocity experiment (μ-SVeLSE) aims to determine if there is any dependence of gravitational force on the seismic longitudinal velocity measurements and thus correlate with data previously determined from in-situ lunar regolith measurements. The experiment is composed of a small cylindrical container and a low power control and data acquisition electronics. No external power source was necessary. The prototype is comprised of a regolith container (22cm x 7cm) with all the data acquisition and control electronics included and working on a low voltage battery power sources. The system, designed by us, produces very minute vibration impulses. The impulses from the source transducer (Tx) are sent during limited temporal windows of emission-reception (10 milliseconds), and recorded as weak sonic-ultrasonic impulses that reach the two receivers (Rx). The system has just a start-stop switch than can be initiated directly by a wireless mechanism. The system records the data on a micro-SD card and weighed, together with the lunar regolith (JSC-1), approximately 1.4 kg. The container is completely closed and designed not to vent any regolith particles. During October 2018 we took the experiment onboard an airborne microgravity campaign, carried out in Ottawa (Canada) by the National Research Council’s Falcon 20 aircraft. We acquired data on three parabolas of between 15 and 30 seconds with low noise microgravity values. Preliminary Vp measurement results, compared with those obtained in Earth’s normal 1g, show variations of signal amplitude that are attributed to lower coupling of the source and receivers to the suspended grains during the micro-g phases of flight. Vp velocity results measured during 1g were around 90 m/s whereas during micro-g phases of flight the velocities apparently decreased.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM ...Même sujetOcean Waves and Remote SensingTravaux en français237 207