COMBINING LAND AND WATERBORNE ELECTRICAL RESISTIVITY TOMOGRAPHY FOR IMPROVED INFRASTRUCTURE PLANNING ON WATERWAYS
Notice bibliographique
Résumé
When preparing for an infrastructure project near or beneath a waterway it is important to have access to information about geological structures and materials that will influence the project’s design and construction. In particular, knowledge of the thickness and extent of the unconsolidated granular deposits that typically occur under waterways is crucial to the design of foundations and horizontal direction drilling (HDD) routes that cross waterways. Land based electrical resistivity tomography (ERT) and seismic refraction provides accurate information about geological structures on either side of waterways, but if survey cables cannot be strung across a waterway it is difficult to obtain information about materials and structures beneath the waterway itself. Using a waterborne ERT system, it is possible to collect high quality, continuous ERT data over waterways, which complement land-based ERT data. In the past year, this method has successfully aided in the planning of multiple infrastructure projects in Canada. In the first project, waterborne ERT was combined with land-based ERT and seismic refraction for planning two natural gas pipelines in Canada. In order to optimally locate HDD paths under rivers both land based and waterborne ERT were used to delineate bedrock and to locate zones of unconsolidated sand and gravel beneath rivers. In a second project waterborne ERT was combined with land-based ERT at potential water intake sites along a river in northern BC. The purpose of the program was to delineate alluvial gravels and the underlying bedrock unit on shore and beneath the river bed. Using this technique, it was possible to delineate geologic units beneath the river and along the banks, providing valuable inputs for project planning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».