Historical Moisture Content Analysis for Ash Dam Facility in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
This article articulates a three-year moisture content analysis carried out at the Duvha Ash Dam Facility to identify locations with increasing moisture content values using satellite technology.An increase in moisture content values can be an indicator of failed drainage.For this reason, a historical analysis helps identify locations that have suffered from high moisture content, and this can be validated against historical data held regarding the condition of the ash dam facility.In terms of methodology, the researchers using Soil Moisture Active Passive (SMAP) measured soil moisture.The SMAP mission is an orbiting observatory that measures the amount of water in the surface soil everywhere on Earth.Soil moisture is an important measurement for weather forecasting, failed drainage, drought and flood predictions.The researchers used SMAP radiometers to measure radiation data to calculate water content.The findings were that soil moisture on the ash dam facility stands at 0.09 cm3/cm3.In addition, soil moisture is highest during the summer months at the ash dam facility.During the winter months the soil moisture is low.This makes monitoring of soil moisture generally during the summer months critical.In conclusion SMAP has the advantage of effectively covering large spatial areas at low cost, a regular acquisition of measures over time, and the availability of large historical data archives to perform retrospective studies.However, this technology is yet to be adopted by the South African industry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».