MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1850007111 · doi:10.3968/6406

Research on Acoustic Emission Signal Acquisition and Acoustic Source Identification of Tank Floor Corrosion

2015· article· en· W1850007111 sur OpenAlexvenueno aff
Feng Qiu, Dai Guang, Ying Zhang, Yongtao Zhao, Chengzhi Li

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcoustic emissionAcousticsAttenuationAcoustic attenuationStorage tankSIGNAL (programming language)EngineeringIdentification (biology)Marine engineeringMechanical engineeringComputer scienceOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the acoustic emission source location theory of tank bottom, the sensor located among the medium inside the tank is put forward, which could identify the acoustic source of tank bottom corrosion defects together with the sensors which are arranged on tank outside wall near tank bottom, and thus the reliability of acoustic emission source location technology on the tank bottom can be increased. Location experiment of simulative tank bottom, attenuation characteristic experiment of simulative tank and acoustic source identification experiment of simulative tank bottom corrosion have been conducted. The results present that the method of acoustic source identification and location could enhance the identification of acoustic source in arbitrary triangle location, increase the area of the tank bottom zone location, decrease the missing signals caused by acoustic attenuation, at the same time, the sensors inside tank are more sensitive to acoustic source of corrosion than that outside tank, and reduce the influence caused by weather and other factors on acoustic source location. So the method can improve the reliability of acoustic emission source identification and location on tank bottom, provide theory and experiment foundation for acoustic emission testing evaluation of tank bottom. Key words: Tank bottom; Acoustic emission; Positioning; Identification

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in petroleum exploration and developmentMême sujetNon-Destructive Testing TechniquesTravaux en français237 207