Geotechnical monitoring at the speed of light: New insights from distributed acoustic sensing
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in distributed fibre optic sensing enable new opportunities in geotechnical monitoring and characterization. Distributed acoustic sensing (DAS) is a distributed fibre optic sensing technology relying on Rayleigh backscattering of light to detect and locate disturbances in near real-time along tens of kilometres of fibre optic cable. The dynamic strain sensing capabilities of DAS have prompted numerous research initiatives from the seismology community over the past decade. Although research on DAS for seismic applications is well established, studies on DAS for geotechnical monitoring applications are less common. Here, we present a summary of two recent case studies involving DAS for geotechnical monitoring. The first study considers a slow-moving landslide where DAS data were acquired over a three-day period of rainfall. The DAS aseismic strain and strain-rate data support the interpretation of the triggering and retrogression failure mechanism of the landslide. The second study considers an active mine site in northern Canada. Data were acquired from a cable installed ~1m below a tailings dam crest. Passive seismic interferometry was applied to DAS data to infer changes in seismic velocities in the uppermost several meters of the subsurface. These findings represent a first step towards advancing continuous monitoring techniques with fiber optic sensing technologies. However, further research is needed to improve our understanding of DAS performance for geotechnical monitoring applications over longer-term periods.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».