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Enregistrement W4377248079 · doi:10.5281/zenodo.7955926

Understanding space weather hazard in the Australian high-voltage power transmission lines using geomagnetic and magnetotelluric data

2023· paratext· en· W4377248079 sur OpenAlexaboutno aff
Liejun Wang, Andrew Lewis, Bill Jones, Matthew Gard, Jingming Duan, Adrian Hitchman

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typeparatext
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetotelluricsEarth's magnetic fieldSpace weatherElectric power transmissionGeophysicsGeologyHazardElectrical engineeringMeteorologyEngineeringPhysicsMagnetic fieldElectrical resistivity and conductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geoscience Australia's geomagnetic observatory network covers one-eighth of the Earth. The first Australian geomagnetic observatory was established in Hobart in 1840. This almost continuous 180-year period of magnetic-field monitoring provides an invaluable dataset for scientific research. Geomagnetic storms induce electric currents in the Earth that feed into power lines through substation neutral earthing, causing instabilities and sometimes blackouts in electricity transmission systems. Power outages to business, financial and industrial centres cause major disruption and potentially billions of dollars of economic losses. The intensity of geomagnetically induced currents is closely associated with geological structure. We modelled peak geoelectric field values induced by the 1989 Quebec storm for south-eastern Australian states using a scenario analysis. Modelling shows the 3D subsurface geology had a significant impact on the magnitude of induced geoelectric fields, with more than three orders of magnitude difference across conductive basins to resistive cratonic regions in south-eastern Australia. We also estimated geomagnetically induced voltages in the Australian high-voltage power transmission lines by using the scenario analysis results. The geomagnetically induced voltages may exhibit local maxima in the transmission lines at differing times during the course of a magnetic storm depending on the line's spatial orientation and length with respect to the time-varying inducing field. Real-time forecasting of geomagnetic hazards using Geoscience Australia's geomagnetic observatory network and magnetotelluric data from the Australian Lithospheric Architecture Magnetotelluric Project (AusLAMP) helps develop national strategies and risk assessment procedures to mitigate space weather hazard.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,674

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,181 · 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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