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Enregistrement W3120774211 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-22678

Lunar Volatile and Mineralogy Mapping Orbiter 12U Cubesat

2020· article· en· W3120774211 sur OpenAlexaff
Roman V. Kruzelecky, Piotr Murzionak, Qi-Yang Peng, Paul Burbulea, Ian Sinclair, Gregory W. Schinn, Yang Gao, Craig Underwood, Christopher Bridges, Roberto Armellin, Andrea Luccafabris, E. A. Cloutis, Alexis Parkinson, Brynn Dagdick, M. G. Daly, Amélie St-Amour, Jean de Lafontaine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensNGC Aerospace (Canada)York UniversityUniversity of WinnipegMPB Technologies & Communications (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)OrbiterCubeSatAstrobiologyPhysicsAerospace engineeringSatelliteComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finding suitable quantities of key resources for life-support and refueling is vital to future sustained lunar manned bases and commercial activities. There are large uncertainties in the lunar near-surface distribution of water ice volatiles and relevant in-situ resources, such as ilmenite (FeTiO3). Moreover, planned future lunar orbiter missions have relatively limited spatial resolution, in the km range, for the volatile mappings relative to typical lander and rover range capabilities, especially for operations within the lunar Permanently Shadowed Regions (PSRs) that could shelter accumulated water ice deposits. VMMO, for Volatile and Mineralogy Mapping Orbiter, is a low-cost 20 kg 12U Cubesat that comprises the Lunar Volatile and Mineralogy Mapper (LVMM) multi-wavelength chemical lidar science payload, the Compact LunAr Ionizing Radiation Environment(CLAIRE) monitoring payload, a COTS electronics test bed, and the supporting 12U Cubesat bus with propulsion, direct to Earth S-band and 1560 nm optical communications, on board data processing and a suite of altitude and pointing sensors for semiautonomous vision-assisted navigation from lunar orbit. VMMO will most likely be deployed from a commercial lunar transportation provider, such as Astrobotics, into a suitable near-polar injection orbit. The on-board propulsion will be used to achieve a stable lunar frozen orbit for the subsequent science operations with a perilune over the south pole under 100 km to assist the LVMM volatile and mineralogy mappings. The compact LVMM is a multi-wavelength Chemical Lidar (<6.1 kg) which will use single-mode (SM) fiber lasers emitting simultaneously at 532 nm, 1064 nm and 1560 nm. This will permit stand-off mapping of the lunar water ice distribution using active laser illumination, with a focus on selected permanently-shadowed craters in the lunar south pole;Shackleton, Faustini and Cabeus. This combination of selected laser spectral channels can provide very sensitive discrimination of water/ice in various types of Mare and Highland regolith, based on breadboard validation. The use of the SM fiber lasers enables a small laser beam divergence to provide high spatial resolution in the 10 m range at the lunar surface. There is some relevant flight heritage as part of the Fiber Sensor Demonstrator (FSD) payload on ESA’s Proba-2 spacecraft that is still operational after more than 10 years in low earth orbit. LVMM can also be used in a passive multispectral mode at 300 nm, 532 nm, 1064 nm and 1560 nm to map the lunar ilmenite in-situ resource distribution during the lunar day using the characteristic surface-reflected solar illumination. By combining the passive lunar day measurements with the active lunar night measurements, some new insights into the lunar diurnal water cycle should be possible. This paper discusses the VMMO science requirements and the supporting 12U Cubesat platform and LVMM multiwavelength chemical lidar payload and some of the associated design trade-offs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,027

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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