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Enregistrement W4405175561 · doi:10.1016/j.coldregions.2024.104395

Safety assessment of the Qinghai–Tibet railway: Monitoring, analysis, and prediction

2024· article· en· W4405175561 sur OpenAlexaff
Mengyuan Zhu, Hui Liu, Changwei Miao, Geshuang Li, Yu Zhang, Yang Zhou, Jianao Cai, Shiji Yang, Yuanxi Wang, Yichuan Wang, Wenfei Zhao

Notice bibliographique

RevueCold Regions Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceCivil engineeringForensic engineeringMining engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The temporal and spatial evolution regularity of the surface along the Qinghai–Tibet railway (QTR) have been examined, and intelligently sensing the potential risks is of considerable importance to its safe operation. 1166 Sentinel-1 A images from Jan. 2017 to Apr. 2023 were collected to obtain·1956 km of surface deformation along the QTR using the Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Radar (SBAS-InSAR) technique. Satellite + UAV multi-scale 3D modeling was used with Beijing 3 (BJ-3) satellite images and key tunnel entrance drone images. Risk assessment of key geologic hazards and 3D reality verification was performed along the QTR. The QTR surface deformation was unevenly scattered in space and the maximum annual deformation rates recorded were 26 mm/year. In the permafrost region, railway deformation settled at a constant rate in the warm season and rose slowly in the cold season. Under climate warming, the warm season gradually became longer than the cold season. Adding precipitation and temperature to the analysis showed that the deformation in permafrost regions had significant aggregation characteristics. A large deformation along the railway occurred, and human activities were frequent. The reliability of the InSAR technique was verified by using Global Navigation Satellite System (GNSS) reference data along QTR. InSAR results correlated strongly with GNSS data. The Tent Mapping Sparrow Search Algorithm Long Short-Term Memory (Tent-SSA-LSTM) was proposed to forecast the forthcoming deformation along the QTR to achieve early detection and early warning. Compared with the traditional prediction model, evaluation increased by 34.1 %, 40.1 %, and 36.3 %, respectively. The findings can provide a scientific foundation for pertinent government departments in rescue and disaster prevention. • Overview of SBAS-InSAR applications in permafrost railway studies. • Close correlation between precipitation/temperature and deformation in study area. • Evaluate the reliability of SBAS-InSAR technique by GNSS results. • Risk assessment of key geologic hazards was performed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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