Ground ice estimation in permafrost samples using industrial computed tomography and multi-sensor core logging and comparison to destructive measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Permafrost contains a variety of ground ice types (e.g., pore, segregated, intrusive, vein, or massive ice) that have a diversity of cryotextures which organize to form distinctive cryostructures. The distribution and abundance of those ground ice types determine the potential for thaw subsidence and terrain effects of permafrost landscapes. Analysis of permafrost samples allows improved understanding of ground ice formation and internal and external permafrost processes, as well as improved tools to predict thaw settlement and consolidation. However, most methods to characterize permafrost are destructive and of low resolution. Here, some of the limitations of traditional destructive methods are overcome using an industrial computed tomography (CT) scanner. We use this laboratory-based method to systematically characterize five permafrost samples. We visualize cryostructures, measure frozen bulk density, and estimate volumetric and excess ice contents non-destructively and compare these results with traditional destructive analyses at similar spatial scales. The results show strong agreement between traditional destructive analyses (RMSEs for density, volumetric ice, and excess ice contents are 0.12 g cm−3, 3 %, and 6 %, respectively) as well as recent developments using a multi-sensor core logger (MSCL) (RMSEs for density and volumetric ice contents are 0.08 g cm−3 and 7 %, respectively). These results demonstrate that these non-destructive approaches can produce consistent results and provide the added benefit of archiving images and enhancing digital permafrost datasets. The development of standardized and interoperable methods for permafrost characterization has the potential to build more robust permafrost datasets and strengthen efforts to understand future thaw trajectories of permafrost landscapes.
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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 ».