Caractérisation des infrastructures à l'aide des diagraphies d'imagerie optique et acoustique
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
L'entretien et le suivi des barrages constituent un besoin grandissant au Québec dû à l'âge moyen des installations. Bien qu'il existe des méthodes d'inspections incluant l'inspection visuelle, le carottage et des essais en laboratoire afin de déterminer l'état général et certains paramètres de la résistance au glissement tels l'angle de friction et la résistance à la compression, il subsiste encore certains manques.L'orientation et l'ouverture des plans de faiblesses sont, entre autre, deux paramètres importants dans la résistance au glissement qui ne peuvent être déterminés avec exactitude à l'aide des méthodes conventionnelles. Ce projet de recherche propose une méthode afin de pallier aux lacunes des techniques actuelles ainsi que de compléter l'étude de stabilité des ouvrages. Cette méthode consiste en l'emploi des diagraphies d'imagerie qui permettent d'obtenir une image numérique de la paroi du trou de forage à l'aide de caméras optique et acoustique. Un programme expérimental comprenant diverses séries de tests en laboratoire et l'auscultation de trois structures réelles a été mis sur place. Les essais en laboratoire ont, entre autre, permis de déterminer que ces méthodes présentent une détectabilité pouvant être moins d'un millimètre avec une erreur moyenne sur la mesure d'environ 2mm. Ces paramètres sont cependant grandement influencés par l'état des épontes surtout pour la sonde acoustique.L'auscultation de structures réelles a permis d'établir une méthode de traitement des données comprenant la correction de l'influence des zones magnétiques locales afin d'obtenir une orientation (direction et pendage) des plans de faiblesses. Les essais en laboratoire et les tests sur le terrain ont également permis de déterminer que ces méthodes constituent un bon moyen de valider, en corrélation avec les carottes de forage, la cohésion et la nature (mécanique ou naturel) des discontinuités. De plus, elles peuvent fournir des informations essentielles lors d'une faible récupération des échantillons.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it