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Enregistrement W3037266671 · doi:10.1680/jenes.19.00056

A Novel Electrode Array for Electrical Resistivity Tomography to Assess Groundwater Resources: Field Test at Liwa UAE

2020· article· en· W3037266671 sur OpenAlexvenueno aff
Saif Ullah, Bing Zhou, Muhammad Asim Iqbal

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical resistivity tomographyAquiferElectrode arrayGeologyTomographyGroundwaterElectrodeInversion (geology)Electrical resistivity and conductivityRemote sensingGeotechnical engineeringOpticsGeomorphologyElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel electrode configuration, called enhanced gradient (EGD) array, for two-dimensional (2D) electrical resistivity tomography (ERT) is introduced. The sensitivity, resolution and penetration depth of some popular traditional electrode arrays are compared with those of the new proposed array. Three synthetic geological models – namely, blocks, faults and fold – were used to check the efficiency of the new electrical resistivity survey for subsurface imaging. The proposed EGD array with two most popular arrays (Schlumberger and gradient) was employed to image the artificial aquifer in Liwa area, Abu Dhabi, UAE. The 2D ERT inversion results showed that the new electrode array yields much better images than the Schlumberger and gradient arrays for imaging the synthetic models and real artificial aquifer in the Liwa area of UAE. The new EGD array has advantages over the popular gradient array in terms of pseudo-section coverage and imaging resolution. The novel EGD array can be employed for 2D ERT subsurface mapping application, particularly in groundwater imaging and monitoring surveys.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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'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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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