MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2987553030 · doi:10.3390/su11216127

Determination of GPS Session Duration in Ground Deformation Surveys in Mining Areas

2019· article· en· W2987553030 sur OpenAlexaff
Maciej Bazanowski, Anna Szostak-Chrzanowski, Adam Chrzanowski

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeodetic datumGeodesyGeologyDeformation (meteorology)SubsidenceDisplacement (psychology)Rock mass classificationOverburdenDeformation monitoringGlobal Positioning SystemGroundwater-related subsidenceGeotechnical engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extraction of underground minerals causes subsidence of the ground surface due to gravitational forces. The subsidence rate depends on the type of extracted ore, as well as its shape, thickness, and depth. Additionally, the embedding and overburden rock properties influence the time needed for the deformations to reach the surface. Using the results of geodetic deformation monitoring, which supply the information on pattern and magnitude of surface deformation, the performance of the mine may be evaluated. The monitoring can supply information on the actual rock mass behaviour during the operation and in many cases during the years after the mining operations have ceased. Geodetic methods of deformation monitoring supply information on the absolute and relative displacements (changes in position in a selected coordinate system) from which displacement and strain fields for the monitored object may be derived. Thus, geodetic measurements provide global information on absolute and relative displacements over large areas, either at discrete points or continuous in the space domain. The geodetic methods are affected by errors caused by atmospheric refraction and delay of electromagnetic signal. Since geodetic measurements allow for redundancy and statistical evaluation of the quality of the data, they generally provide reliable results. Usually, the designed accuracy of deformation measurements should allow for the detection of at least one third of the expected maximum deformations over the desired time span at the 95% probability level. In ground subsidence studies in mining areas, 10 mm accuracy at 95% level in both vertical and horizontal displacements is typically required. In the case of salt mines, the process of ground subsidence in viscous rock is slow; therefore, subsidence monitoring surveys may be performed once a year. In subsidence determination, two techniques are commonly used: leveling and satellite positioning. The satellite positioning technique is used to determine the 3D (horizontal coordinates and height) or 2D position of monitored points (only horizontal coordinates). When comparing the heights determined from satellite and leveling surveys, it has to be noted that the leveling heights are referred with respect to the geoid (orthometric heights), while heights determined from satellite surveys are referred with respect to the ellipsoid (ellipsoidal height). In the case of satellite surveys, the accuracy of horizontal position is typically 2–3 times better than vertical. The analysis of the optimal session duration lead to the conclusion that in order to achieve the sub-cm accuracy of horizontal coordinates at 95% confidence level, the satellite positioning session length using Global Positioning System (GPS) should be at least three hours long. In order to achieve the sub-cm accuracy of height coordinate at 95% confidence level in a single observation session, the GPS session length should be at least twelve hours long.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetGNSS positioning and interferenceTravaux en français237 207