Inversion of ocean acoustic modal-dispersion and amplitude data for seabed geoacoustic models including attenuation
Notice bibliographique
Résumé
The long-range acoustic field due to an initial sound source in a shallow-water waveguide can be expressed as the sum of a number of dispersive, propagating modes. Modal-dispersion data (arrival time as a function of frequency), as extracted with warping time-frequency analysis, have been inverted to estimate seabed sediment sound-speed and density profiles. In this work, measurements of modal amplitudes as a function of frequency are combined with modal-dispersion data in a joint (simultaneous) inversion which also provides sensitivity to frequency-dependent sound attenuation coefficients in the sediment layers. Since the source signature (spectrum) is often unknown in practice, the relative amplitudes between modes can be considered as data, or the source spectrum can itself be included as additional unknowns in the inversion. Here, trans-dimensional Bayesian inversion is applied to modal-dispersion and amplitude data to estimate marginal probability profiles for sediment geoacoustic properties, including attenuation. The signal processing and inversion methods are demonstrated using modal-dispersion and amplitude data extracted from acoustic measurements made by a hydrophone-equipped underwater glider during the 2017 Seabed Characterization Experiment (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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».