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Enregistrement W3042915866 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-9664

Experiences with relative microgravity surveying

2020· article· en· W3042915866 sur OpenAlexaff
Ola Eiken

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensQUAD Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravimeterRepeatabilityPhysicsChemistryGeodesyGeologyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p><strong>Measurement techniques</strong></p><p>High-precision aerial gravity surveys can be carried out by relative spring meters, with ties to stable reference stations or absolute measurements for time-lapse studies. Instrument drift is controlled by frequent repeat measurement and repeatability of 1-3 µGal has been common.  Free-fall gravimeters are heavier and costlier but provide absolute values and are immune to drift. Superconducting gravimeters are stationary and provide sub-µGal resolution over days and weeks, while drift uncertainty can build up to several μGal over years. Cold atom gravimeters are under development and may provide yet another survey alternative in the future.</p><p>Multiple sensors and multiple repeats are effective ways of improving survey precision, as much of the noise reduce at random noise (sqrt(N)). This holds also for the sensor drift residuals. An efficient, transparent and reproducible processing software is an integral part of such techniques.</p><p><strong>Surface stations</strong></p><p>Stability of measurement platforms over years is required for µGal time-lapse precision and can be achieved by installing geodetic monuments. For optimal monitoring of targets like a producing oil, gas or geothermal field, a water reservoir or a volcano, a grid of stations with spacing equal to or smaller than the overburden thickness is required. Surface subsidence or uplift requires sub-cm precision which can be obtained by optical leveling, InSAR or GPS.</p><p>Accuracy</p><p>Station repeatability is a robust accuracy measure for relative surveys with multiple occupations of each station. Together with multiple sensors they provide abundant statistics. The redundancy also allows for in-situ calibration of parameters for scale factor, tilt and temperature by minimizing residuals. Time-lapse precision can be judged at stations with minimal or known subsurface changes, and will be affected by gravity survey precision, accuracy of measured depth changes and other time-lapse effects such as benchmark stability and time-lapse signals outside interest. Groundwater variations could be one such noise term, unless the purpose is hydrology monitoring.</p><p>Efficiency and cost</p><p>Most microgravity projects have been carried out in a research or development setting, with one sensor, few stations repeat and implicit capital and personnel cost. In a more industrial setting, efficiency is likely to improve, together with reduced survey cost. More instruments and measurements will likely reduce the personnel and mobilization portion of the cost. Precision/cost tradeoffs and value of data will determine the economics of a project, whether in a scientific or commercial setting.</p><p>Conclusion</p><p>Currently proven survey repeatabilities of 1-2 µGal may be regarded state-of-the-art and become commonplace for microgravity surveys using relative gravimeters. This can widen the range of applications and reduce monitoring intervals. Further instrument developments may improve this limitation.</p>

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,984

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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations0
Publié2020
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