Seepage gas hydrate systems are abundant around the world. However, it is very challenging to characterize this type of gas hydrate because the internal structure of a seepage structure is difficult to image by the conventional seismic exploration method. Here, a novel approach is proposed to achieve high-resolution seismic imaging of a seepage gas hydrate system related to a pipe structure. Raw seismic data with small-size bins are acquired with a harrow-like acquisition geometry that uses one long cable (up to 2000 m) and multiple short cables (less than 1000 m). A high-frequency GI gun is used as a source. During processing, velocity analysis and footprint attenuation are more focused. Seismic imaging resolution has been greatly improved. A small-scale carbonate layer that is hard to identify on the conventional profile is well revealed on the new profile. The new profiles also better depict the boundary and internal structure of the pipe structure. These improve our understanding of seepage gas hydrate systems. Our approach provides an important complement to conventional offshore seismic exploration.
In this study, direct shear tests were carried out on cement mortar specimens with single-ladder, single-rectangular, and double-rectangular step joints. Consequently, the shear strength, and crack shape of specimens with these through-step joints were analyzed, for understanding the influence of the through-step joint’s shape on the direct shear mechanical properties. The results of the investigation are as follows: (1) Under the same normal stress, any increases in the height h of the step joint causes an initial-increase-decrease in the shear strengths of specimens with single-ladder and double-rectangular step joints, causing a type-W variation pattern for the specimens with single-rectangular step joint. More essentially, when normal stress and h are constant, the shear strength of specimens with a single-ladder step joint is the greatest, followed by specimens with a double-rectangular step joint, and then specimens with a single-rectangular step joint is the least. (2) Furthermore, given a small h and low normal stress, specimen with a single-ladder step joint mainly experiences shear failure, whereas specimens with single-rectangular and double-rectangular step joints mainly generate extrusion milling in the step joints.
Test case prioritization (TCP) has been considerably utilized to arrange the implementation order of test cases, which contributes to improve the efficiency and resource allocation of software regression testing. Traditional coverage-based TCP techniques, such as statement-level, method/function-level and class-level, only leverages program code coverage to prioritize test cases without considering the probable distribution of defects. However, software defect data tends to be imbalanced following Pareto principle. Instinctively, the more vulnerable the code covered by the test case is, the higher the priority it is. Besides, statement-level coverage is a more fine-grained method than function-level coverage or class-level coverage, which can more accurately formulate test strategies. Therefore, we present a test case prioritization approach based on statement software defect prediction to tame the limitations of current coverage-based techniques in this paper. Statement metrics in the source code are extracted and data pre-processing is implemented to train the defect predictor. And then the defect detection rate of test cases is calculated by combining the prioritization strategy and prediction results. Finally, the prioritization performance is evaluated in terms of average percentage faults detected in four open source datasets. We comprehensively compare the performance of the proposed method under different prioritization strategies and predictors. The experimental results show it is a promising technique to improve the prevailing coverage-based TCP methods by incorporating statement-level defect-proneness. Moreover, it is also concluded that the performance of the additional strategy is better than that of max and total, and the choice of the defect predictor affects the efficiency of the strategy.
PL
Metodę priorytetyzacji przypadków testowych (TCP) wykorzystuje się powszechnie do ustalania kolejności implementacji przypadków testowych, co przyczynia się do poprawy wydajności i alokacji zasobów w trakcie testowania regresyjnego oprogramowania. Tradycyjne techniki TCP oparte na pokryciu na poziomie instrukcji, metody/funkcji oraz klasy, wykorzystują pokrycie kodu programu tylko w celu ustalenia priorytetów przypadków testowych, bez uwzględnienia prawdopodobnego rozkładu błędów. Jednak dane o błędach oprogramowania są zwykle niezrównoważone zgodnie z zasadą Pareto. Instynktownie, im bardziej wrażliwy jest kod pokryty przypadkiem testowym, tym wyższy jest jego priorytet. Poza tym, pokrycie na poziomie instrukcji jest bardziej szczegółową metodą niż pokrycie na poziomie funkcji lub pokrycie na poziomie klasy, które mogą dokładniej formułować strategie testowe. Dlatego w artykule przedstawiamy podejście do priorytetyzacji przypadków testowych oparte na prognozowaniu błędów instrukcji oprogramowania, które pozwala zmniejszyć ograniczenia obecnych technik opartych na pokryciu. Wyodrębniono metryki instrukcji w kodzie źródłowym i zaimplementowano wstępne przetwarzanie danych w celu nauczania predyktora błędów. Następnie obliczono wskaźnik wykrywania błędów w przypadkach testowych poprzez połączenie strategii priorytetyzacji i wyników prognozowania. Wreszcie, oceniono wydajność ustalania priorytetów pod względem średnich procentowych błędów wykrytych w czterech zestawach danych typu open source. Kompleksowo porównano wydajność proponowanej metody w ramach różnych strategii ustalania priorytetów i predyktorów. Wyniki eksperymentów pokazują, że jest to obiecująca technika poprawy dominujących metod TCP opartych na pokryciu poprzez włączenie podatności na błędy na poziomie instrukcji. Ponadto stwierdzono również, że strategia dodatkowa cechuje się lepszą wydajnością niż strategie max i total, a wybór predyktora błędów wpływa na skuteczność strategii.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.