Technical guidelines for reduction of space weather impacts on geostationary satellites
Notice bibliographique
Résumé
An overview of space weather effects on geostationary satellites and engineering designs to mitigate the effects is presented. NRCan Space Weather Hazards Group's work related to the reduction of space weather impact on satellites is highlighted. It is shown that NRCan's real-time geomagnetic data can be utilized to implement practical guidelines, hitherto not proposed before, to provide warning and situational awareness of possible surface charging of satellites. Since Space Weather Hazards Group also dispenses routine forecasts of energetic electron fluence, dangerously high fluence level that signals possible impending internal charging of satellites can be forewarned 1-3 day in advance. The electron forecast web page has consistently received large numbers of visits over the years, indicating the usefulness of the electron forecast to the space community regarding internal charging. Nonetheless, the existing prediction algorithm can be further improved to provide even better electron forecasts by incorporating the high cadence of NRCan's geomagnetic data using results of studies on ULF (Ultra Low Frequency) waves in relation to electron enhancements. Attention should also be paid to possible triggers of electrostatic discharge by more closely examining natural electromagnetic transients after charging has occurred. A space weather anomaly investigation system to discern space environmental causes of satellite anomalies has been developed so that anomaly history of a particular satellite due to specific space weather conditions can be chronicled for consideration in future design modification of satellites of similar make.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».