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Enregistrement W1543446063 · doi:10.4271/2003-01-2407

Miniature High-Performance Infrared Spectrometer for the Monitoring of Spacecraft Vital Life-Support Systems

2003· article· en· W1543446063 sur OpenAlexaff
Roman V. Kruzelecky, Brian J. F. Wong, D. Lafrance, Wes Jamroz, Asoke K. Ghosh, Wanping Zheng, Linh Ngo Phong

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpacecraftSpectrometerInfraredLife support systemRemote sensingEnvironmental scienceComputer scienceAstrobiologyAerospace engineeringEngineeringPhysicsAstronomyOpticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manned space systems have many requirements for the monitoring of vital life support systems such as the cabin air quality and the quality of the recycled water supply. Infrared spectroscopy probes the characteristic vibrational and rotational modes of chemical bonds in molecules to provide information about both the chemical composition and the bonding configuration of a sample. The significant advantage of the IR spectral technique is that it can be used with minimal consumables to simultaneously detect a large variety of chemical and biochemical species with high chemical specificity. To date, relatively large Fourier Transform (FT-IR) spectrometers employing variations of the Michelson interferometer have been successfully employed in space for various IR spectroscopy applications. However, FT-IR systems are mechanically complex, bulky (> 15 kg), and require considerable processing. This paper discusses the use of advanced integrated optics and smart optical coding techniques to significantly extend the performance of miniature IR spectrometers by several orders of magnitude in sensitivity. This can provide the next-generation of compact, high-performance IR spectrometers with monolithically integrated optical systems for robust optical alignment. The entire module can weigh under 3 kg to minimize the mass penalty for space applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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