MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3123761003 · doi:10.1111/gwat.13075

Fiber Optic Measurements of Soil Moisture in a Waste Rock Pile

2021· article· en· W3123761003 sur OpenAlexafffund
Robert Wu, Vincent Martin, Jeffrey M. McKenzie, Stefan Broda, Bruno Bussière, J. S. Selker, Michel Aubertin

Notice bibliographique

RevueGround Water · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueGolder Associates (Canada)McGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésPileInfiltration (HVAC)Water contentEnvironmental scienceMoistureGeotechnical engineeringGroundwater rechargeMaterials scienceGroundwaterGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design and construction of a waste rock pile influences water infiltration and may promote the production of contaminated mine drainage. The objective of this project is to evaluate the use of an active fiber optic distributed temperature sensing (aFO-DTS) protocol to measure infiltration and soil moisture within a flow control layer capping an experimental waste rock pile. Five hundred meters of fiber optic cable were installed in a waste rock pile that is 70 m long, 10 m wide, and was covered with 0.60 m of fine compacted sand and 0.25 m of non-reactive crushed waste rock. Volumetric water content was assessed by heating the fiber optic cable with 15-min heat pulses at 15 W/m every 30 min. To test the aFO-DTS system 14 mm of recharge was applied to the top surface of the waste rock pile over 4 h, simulating a major rain event. The average volumetric water content in the FCL increased from 0.10 to 0.24 over the duration of the test. The volumetric water content measured with aFO-DTS in the FCL and waste rock was within ±0.06 and ±0.03, respectively, compared with values measured using 96 dielectric soil moisture probes over the same time period. Additional results illustrate how water can be confined within the FCL and monitored through an aFO-DTS protocol serving as a practical means to measure soil moisture at an industrial capacity.

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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,649

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)0,0000,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGround WaterMême sujetSoil Moisture and Remote SensingTravaux en français237 207