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Enregistrement W4238436174 · doi:10.1121/2.0000030

A model for underwater sound levels generated by marine impact pile driving

2014· article· en· W4238436174 sur OpenAlexaff
Alexander O. MacGillivray

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileHammerUnderwaterAcousticsSuperposition principleSound pressureMechanicsGeotechnical engineeringGeologyPhysicsStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine impact pile driving generates very high underwater sound pressures, which can harm aquatic life. Environmental assessments for pile driving projects typically require acoustic impact zones for marine mammals and fish to be estimated in advance. A computer model that predicts the radiated acoustic field from impact driving of cylindrical piles has been developed. A lumped-mass model of the hammer, which predicts the force generated at the top of the pile, is coupled to a 1-D finite-difference model of radial and axial stress waves in a cylindrical pile. The radiated pressure is computed by matching the velocity boundary condition at the pile wall using a superposition of monopole sources distributed over the length of the pile in a layered 2-D fluid medium. The transfer function for the monopoles is computed using the near-field Hankel transform for radial particle velocity at the pile wall. Standard ocean acoustic modeling techniques are used to compute the Mach wave propagating away from the pile. The model considers the physical characteristics of the pile-hammer system, such as the hammer energy, pile dimensions, sediment properties, and pile-hammer impedance ratio. The model's predictions are compared to field measurements obtained in a riverine environment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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