Modelling and Installation of Underwater Electrodes for ERI Seepage Monitoring at an Embankment Dam
Notice bibliographique
Résumé
Summary 3D time-lapse electrical resistivity imaging (ERI) is being trialled at the Mactaquac Dam to monitor seepage conditions near the interface between the embankment and an abutting concrete structure. Until recently the resistivity array consisted of five lines of electrodes running up the embankment’s downstream face, and across its crest. Measurements with that array resolved seasonal resistivity variations in the upper part of the dam’s clay till core that are consistent with zones of elevated seepage. To improve sensitivity below ∼10 m depth, the array has been expanded with underwater electrodes on the upstream face of the embankment. The underwater electrode layout was determined through many 2D and 3D modelling simulations. Concentrated seepage was simulated by changing the resistivity of specific zones in the core, and upstream rockfill shell, consistent with changes in the headpond. Synthetic resistivity data were then generated for predominantly pole-dipole measurement sequences mimicking those used at the dam. The synthetic data were inverted to see how well different electrode configurations could recover anomalies deeper in the core. After analysing many configurations, it was determined that adding underwater electrodes extending ∼1/3rd of the way down the upstream face would significantly improve sensitivity at depth in the core.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».