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Enregistrement W6996468355

Seismic and vibration signal analysis and monitoring using LabView

2012· dissertation· en· W6996468355 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZaguan (Universidad de Zaragoza) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesUniversidad de ZaragozaUniversity of Central Lancashire
Mots-clésAccelerometerGeophoneSoftwareNoise (video)VibrationData acquisitionAccelerationSeismic noiseEvent (particle physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every year there are around 20 earthquakes of magnitude 7 or above . This kind of seismic events are potentially destructive and can cause several structural damage, economic and human loss. In order to perform an efficient risk management and prevention work geophysics must be equipped with suitable software and hardware tools. Seismic studies comprise not only risk management but earth structure studies that are useful in gas and oil prospections. Vibration monitoring has also turned in a very useful scientific approach to deal with structural safety and maintenance. Among these devices, MEMS accelerometer combines great performance with low costs, characteristics that have made it one of the most popular devices when it comes to this task. Seismic analysis software has been developed using LabVIEW. The software decodes SAC data files and retrieves important seismic parameters like arrival wave times, location and magnitude. The precision and performance reached is acceptable for the scope of this project and it could be used as a domestic seismic analyser but not for its use in a professional seismic station. The seismic data for the system evaluation was retrieved from IRIS database. A vibration DAQ and monitoring module has been designed and implemented. It successfully measures and monitors acceleration versus time and the signal’s spectra. Zooming options were included in order to make easier the background noise and ambient vibration study. An instant and maximum earthquake intensity gauge was programmed to give an idea of the experienced event potential danger. The user can selectively save acceleration time responses in LVM format. An analogue output was implemented. It is capable of reading acceleration versus time responses saved in LVM and SAC files and output them using a DAQ card analogue output function. This voltage can be seen in an oscilloscope or input to other devices. In order to acquire and save the analogue waveforms created with the previous function an analogue input was included as an initial objective in the Scheme of Work. However, it was dropped in the final implementation because it was considered that its function was too similar to the vibration DAQ module and it did not have enough practical application.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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