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Enregistrement W4321502484 · doi:10.5194/egusphere-egu23-4854

Waveform similarity reveals the relationship among pressure, acceleration and velocity in shallow water: a study based on seismic records from different sensors

2023· preprint· en· W4321502484 sur OpenAlexaboutno aff
Jin Zhen, Huiteng Cai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeismologyGeologyAccelerationGeodesySeafloor spreadingGeophysicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, countries along oceans attach great importance to research involving oceanic observations. In the past 60 years, the United States and Canada, Japan, and the European Community have continued to promote development of ocean Seafloor seismic observations. The first Seafloor seismic station in China was built in Fujian in 2018, the Wuyu Island Seafloor seismic station, has recorded more than 100 earthquakes since it began operations more than a year ago. A far-field spherical wave incidence, which can be approximately considered a plane wave, and the sound pressure and vibration velocity are in phase; In the low frequency range (0.1-10Hz), The theory of "forced oscillation" describes that the change of water pressure is proportional to the vertical component of ground acceleration. We demonstrate the equivalence of the acceleration, velocity in shallow water and water-pressure signals for a set of local earthquakes .The cross spectrum method is used to analyze the similarity characteristics of velocity and acceleration with pressure signals at different frequencies. In addition, The similarity relationship between sound pressure and velocity acceleration in different frequency ranges is visually displayed through similarity probability distribution. The results show that with the decrease of frequency, the influence of hydrostatic pressure on the pressure detector gradually increases, and the pressure detector gradually changes from high-velocity correlation to high-acceleration correlation. Our work is not only to prove the existence of "forced oscillation" frequency, but also to explain the reason for high similarity of different types of waveforms by using formulas. Finally, we analyze the position of conversion frequency points through probability density distribution. This work can put forward a new design idea for the future research and development of hydrophone type Seafloor seismometer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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