Signal processing for in situ detection of effective heat pulse probe spacing radius as the basis of a self-calibrating heat pulse probe
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A sensor comprised of an electronic circuit and a hybrid single and dual heat pulse probe was constructed and tested along with a novel signal processing procedure to determine changes in the effective dual-probe spacing radius over the time of measurement. The circuit utilized a proportional–integral–derivative (PID) controller to control heat inputs into the soil medium in lieu of a variable resistor. The system was designed for onboard signal processing and implemented USB, RS-232, and SDI-12 interfaces for machine-to-machine (M2M) exchange of data, thereby enabling heat inputs to be adjusted to soil conditions and data availability shortly after the time of experiment. Signal processing was introduced to provide a simplified single-probe model to determine thermal conductivity instead of reliance on late-time logarithmic curve fitting. Homomorphic and derivative filters were used with a dual-probe model to detect changes in the effective probe spacing radius over the time of experiment to compensate for physical changes in radius as well as model and experimental error. Theoretical constraints were developed for an efficient inverse of the exponential integral on an embedded system. Application of the signal processing to experiments on sand and peat improved the estimates of soil water content and bulk density compared to methods of curve fitting nominally used for heat pulse probe experiments. Applications of the technology may be especially useful for soil and environmental conditions under which effective changes in probe spacing radius need to be detected and compensated for over the time of experiment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».