Bubble Effects on the Acoustic Doppler Velocimeter (ADV) Measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Acoustic Doppler Velocimeter (ADV) is a useful technique for measuring flow velocities with frequency variations of up to approximately 200 Hz in laboratory settings and in field applications. Although measuring velocity with ADV has advantages over other velocity measurement methods, this technique is sensitive to operating conditions: in addition to noise, the signal can contain spikes with large amplitudes, a disadvantage of ADV. In this study, the effect of bubbles on ADV signals is experimentally assessed in a laboratory setting. Bubbles can intersect the sampling volume and the acoustic beams creating spikes. The impact and amplitude of these spikes is a function of the bubble size and position when it crosses the ADV sampling volume and the acoustic beams. Bubbles that intersect the sampling volume generate spikes in all three velocity directions simultaneously; bubbles that intersect acoustic beams, which span between the sampling volume and the ADV receivers, impact the velocity data in one or two directions, and has a negligible effect in the third direction. Bubbles that intersect the X-direction acoustic beam create spikes in velocity data in both X- and Z-directions, but have no significant impact on the Y-direction; the Y- and X-directions have spikes and the Z-direction is not significantly impacted, when bubbles intersect the Y-direction acoustic beam. In addition, spikes increase the magnitude of the power spectra at high frequencies. Without bubbles, the autocorrelation in the time domain decreases in value as the time-lag increases, approaching zero after 5 seconds. The presences of bubbles cause a large peak in the autocorrelation at a zero time-lag, and no autocorrelation thereafter. Furthermore, the autocorrelation without bubbles permit turbulence length scales to be calculated because of the positive autocorrelation value; unless spikes are removed by using an appropriate filter when bubbles are present, turbulence length scales cannot be calculated because the autocorrelation is zero.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle