Underwater Remote Sensing of Oil: Validation Testing of a Commercial-Off-The-Shelf Acoustic Sensor for Emergency Response
Notice bibliographique
Résumé
During an oil spill, emergency responders need to be able to estimate the thickness of oil to determine the type of recovery equipment to use and the environmental impact for natural resource damage assessment, perform a risk assessment, and generate response plans. There is an abundance of remote sensing techniques and devices that have been evaluated for use in oil spill emergency response. One that has repeatedly shown promise is active sound navigation and ranging (SONAR) system that transmits and receives acoustic signals. However, the systems that have been tested are often prototypes, not readily available during an oil spill response. This project evaluated the precision and accuracy of a commercial-off-the-shelf (COTS) acoustic sensing device, the AQUAscat 1000R by Aquatec Group (Basingstoke, UK) equipped with four high frequency transducers, to determine slick thickness during oil spill emergency response. To assess the AQUAscat’s capabilities in a range of different conditions, four phases of testing were conducted in controlled high bay, wave, ice, and outdoor tanks. Marine diesel (MD), Mississippi Canyon Block 20 (MC20) crude oil, and Canadian pipeline petroleum crude oil (rainbow light crude) were analyzed for density and sound speed and used during testing. The AQUAscat’s resolution (i.e., sensitivity) and lower detection limit were 1.25 mm and 2.5 mm, respectively. This thickness is above the typical actionable value for recovery of surface slicks (~0.2 to 1 mm). The AQUAscat would be most applicable for situations where there are thick slicks or pockets of oil, such as under ice, or for calibrating other devices. The COTS AQUAscat will not routinely be a useful tool for responders to assess floating slick thickness during spills when compared to other remote sensing devices (e.g., infrared and thermal cameras on uncrewed aerial platforms).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».