Automated Salt Dilution Instream Q (ASDIQ) with Image Velocimetry (IV): It Looks Like a Salty Marriage
Notice bibliographique
Résumé
Salt Dilution (SD) is an accurate, safe, relatively inexpensive and easily employed method to measure water flow in turbulent streams and rivers. It has been used in some form for over 100 years and continues to experience a renaissance with refined methods and improved technologies. However.. SD is challenging in less turbulent flows without “complete” lateral mixing, and also requires a continuous estimate of water level or other proxy to generate a continuous hydrograph. Image Velocimetry (IV, Large Particle IV or Space Time IV), on the other hand, has been used for more than 20 years to estimate the flow in more placid rivers and streams without making contact with the water, using high resolution video to measure the surface velocity. However.. apriori estimates of the surface (VS) to bulk (VB) velocity ratio (k) is required, as well as the channel wetted area (A).In this research we examine whether we can marry the two technologies to create a comprehensive automated flow measurement system to span all flow regimes from turbulent to placid, by removing the need for apriori knowledge in the case of IV, and using continuous imagery as the proxy flow estimate in the case of SD. SD measures Q; IV measures VS; this method combines the two using the equation Q = VS*k*A to estimate continuous Q, as well as an estimate of surface to bulk velocity ratio (k), and wetted area (A).The method/system has the potential to replace conventional stations that rely on expensive and dangerous site visits and error prone water level sensor proxies. The results of our preliminary investigations are presented for 3 test stations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».