Bayesian geoacoustic inversion of 1-2 kHz seabed reflection data for layered muddy sediments
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents trans-dimensional Bayesian geoacoustic inversion of seabed reflection data for sub-bottom geoacoustic profiles and associated uncertainty estimation at the New England Mud Patch. The data considered here are wide-angle seabed reflection coefficients as a function of grazing angle and frequency measured during the 2017 Seabed Characterization Experiment. Chirp pulses over a frequency band of 1–6 kHz were transmitted by an omnidirectional acoustic source towed by a research vessel at a speed of about 4 knots and recorded at a bottom-moored hydrophone. High signal-to-noise-ratio reflection coefficients from 1–2 kHz and angular coverage of ∼15–25° are considered here for geoacoustic inversion. This frequency range is higher than for previous reflection-coefficient data sets on the Mud Patch. The angular range, although relatively narrow, includes strong Bragg resonances which provide information on the sediment layering properties. The inversion applies the viscous grain-shearing sediment acoustics model, which provides dispersive (frequency-dependent) results for sound speeds and attenuations. The seabed structure estimated here is compared to previous inversion results and to core measurements in the vicinity. [Work supported by the Office of Naval Research.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».