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Enregistrement W4254346868 · doi:10.1306/13201147m893344

Monitoring Sea-floor Instability Caused by the Presence of Gas Hydrate Using Ocean Acoustical and Geophysical Techniques in the Northern Gulf of Mexico

2009· book-chapter· en· W4254346868 sur OpenAlexaff
Erika Geresi, Ross Chapman, Tom McGee, Bob Woolsey

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Petroleum Geologists eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemoirClathrate hydrateGeologyEarth scienceArchaeologyHistoryArt historyHydrateChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The northern Gulf of Mexico is characterized by an extremely heterogeneous near-surface geology that makes the geophysical identification of subsurface gas hydrate challenging, and the interpretation of data is commonly ambiguous. This chapter describes a set of novel seismic experiments designed to characterize the subsurface hydrate distribution at Mississippi Canyon Block 798 (MC798) in the northern Gulf of Mexico. A vertical line array (VLA), specially designed for high resolution in shallow sediments, was deployed by the Center for Marine Resources and Environmental Technology (CMRET) with the general objectives of (1) acquiring very high-resolution seismic reflection profiles in 850 m (2789 ft) of water depth, (2) studying the acoustic character and features of the sea floor for evidence of sea-floor hazards, and (3) looking for evidence of subsurface gas hydrates and their properties. Comparisons were made of the results of several seismic experiments in the area of interest in MC798, including the prototype VLA test in 2003, and conventional multi- and single-channel seismic data from previous years. In this article, these data sets were integrated to show the improved resolution of the near-surface sediments in the VLA data. Two interpretations of the geology are given; the evidence for the presence of subsurface gas hydrate is ambiguous.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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