Detection of ice wedges in Yedoma along the Dalton Highway, Alaska, USA, using capacitive-coupled electrical resistivity tomography
Notice bibliographique
Résumé
In the 2000s, the Alaska Department of Transportation investigated the possibility of realigning about 5 km of the Dalton Highway in Alaska, USA, between the Mile Posts 8 and 12, to meet current design standards and provide safer alignments and grades than the current ones.The project area is in the continuous permafrost zone where ice-rich syngenetic permafrost with large ice wedges, known as Yedoma, formed during the late Pleistocene.To achieve a geotechnical investigation for assessing the permafrost conditions along the proposed realignment, a total of 136 boreholes were drilled.The ground truth coming from these boreholes offers a unique opportunity to assess the capabilities of engineering geophysical investigation in delineating potentially problematic ice-rich permafrost.Therefore, in addition to this geotechnical investigation, ground penetrating radar (GPR) profiling, direct-current and capacitive-coupled electrical resistivity tomographies (DC-ERT and CC-ERT, respectively) were carried out along the proposed realignment.The permafrost table and top of ice-rich syngenetic permafrost were identified in the GPR profile.Both the higher sensitivity and spatial sampling of CC-ERT than DC-ERT allowed the individual detection of resistive ice wedges embedded in more conductive frozen silts in the model of electrical resistivity from the CC-ERT inversion.This is made possible by the high electrical resistivity contrast between ice wedges and frozen silts near 0 C.In the DC-ERT model, only large zones of resistive ice-rich permafrost were delineated without individually detecting the ice wedges.This case study shows the capabilities of CC-ERT to delineate ice wedges in a warm permafrost environment.Geophysical investigations prior to geotechnical investigations can help in designing cost-effective drilling campaigns with fewer expensive boreholes for ground truth along planned linear infrastructures in permafrost environments.1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».