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Enregistrement W4404914860 · doi:10.1109/tim.2024.3509545

Development and Testing of a Multisensor Integrated Device for Reservoir Landslides Hydro-Fluctuation Zone

2024· article· en· W4404914860 sur OpenAlexaff
Junrong Zhang, Chuan Wu, Wenbo Zheng, Jun Chen, Wang Guobin, Xianyao Dai

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesPostdoctoral Research Foundation of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLandslidePetroleum engineeringGeotechnical engineeringGeologyMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of reservoir landslides is significantly influenced by the hydraulic fluctuations in the hydro-fluctuation zone. However, integrated devices capable of simultaneously monitoring the deformation of landslides and the fluctuations of reservoir water levels in this zone are still unavailable. To address this, a multisensor integrated device (MSID) has been developed for real-time observation of the hydro-fluctuation zone of reservoir landslides in this study, incorporating functions such as cross-media ranging, landslide surface attitude alterations measurement, water level monitoring, and wave activity tracking. The radar sensor based on stepped-frequency continuous wave (SFCW) was adopted for the cross-media ranging across the air-water interface for the first time, and the corresponding computing method was also provided. Besides, a six-axis inertial measurement unit (IMU) and a piezoresistive level sensor were also integrated into the device for the monitoring of attitude alterations and changes in the reservoir hydrological environment. The test results show that the developed device is effective in ranging across the air-water interface, showing a high linear correlation between measured and actual distances under various water depths, with the best$R^{2}$being 0.9734 and a maximum range of 1.216 m at a water depth of 0.6 m. Also, the attitude alterations measurement demonstrates exceptional measurement precision for roll, pitch, and yaw angles with the best$R^{2}$infinity approaching 1. Furthermore, the device can accurately observe the water level as well as the frequency and amplitude of waves under both still water and wave conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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