Field Collection of Geotechnical Measurements for Remote or Low-Cost Datalogging Requirements
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Reliable, low-cost datalogging alternatives promote transfer of knowledge and technology to the wider geotechnical and geoscientist community. Alternative systems can ease increased data resolution on large projects, operate in remote locations with restricted site access, or allow developing countries access to reliable and cost-effective datalogging solutions. A low-cost prototype datalogger was developed and tested in the laboratory with the use of open-source materials. Open-source example code is provided at the permanent links included in this paper. The materials for the prototype were 20 % the cost of commercial datalogging units with similar capabilities. With labor, these custom-built units were 35–45 % the cost of a purchased datalogger. Measurements from commercial units and the prototype datalogger were compared to determine the prototype’s accuracy. The datalogger was deployed in place of commercially available dataloggers at three sites across western Canada in the past two years. Laboratory and field testing of the low-cost datalogger has shown the prototype to be easily adaptable to various sensor types. The study experimented with negative pore water pressure (matric suction), volumetric water content, and temperatures from SDI-12 sensors as well as positive pore water pressure and temperature from vibrating wire piezometers. Telemetry modules have been attached to remote dataloggers, transmitting occasional data points, and periodically verifying system operation. Assembly, installation, and monitoring with the low-cost datalogging system over the past two years has demonstrated their durability in field applications. The implementation of a low-cost, open-source geotechnical datalogging system can be a challenge in some locations and requires the consideration of limitations, which are addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».