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Enregistrement W1978050294 · doi:10.1117/12.2048821

Development of a long-gauge vibration sensor

2014· article· en· W1978050294 sur OpenAlexafffund
Peter Küng, Maria I. Comanici

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensMcGill UniversityQPS Photronics (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity of Manchester
Mots-clésVibrationAcousticsAccelerometerTransformerRangingVoltageMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringComputer sciencePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, we found that by terminating a long length of fiber of up to 2 km with an in-fiber cavity structure, the entire structure can detect vibrations over a frequency range from 5 Hz to 100 Hz. We want to determine whether the structure (including packaging) can be optimized to detect vibrations at even higher frequencies. The structure can be used as a distributed vibration sensor mounted on large motors and other rotating machines to capture the entire frequency spectrum of the associated vibration signals, and therefore, replace the many accelerometers, which add to the maintenance cost. Similarly, it will help detect in-slot vibrations which cause intermittent contact leading to sparking under high voltages inside air-cooled generators. However, that will require the sensor to detect frequencies associated with vibration sparking, ranging from 6 kHz to 15 kHz. Then, at even higher frequencies, the structure can be useful to detect acoustic vibrations (30 kHz to 150 kHz) associated with partial discharge (PD) in generators and transformers. Detecting lower frequencies in the range 2 Hz to 200 Hz makes the sensor suitable for seismic studies and falls well into the vibrations associated with rotating machines. Another application of interest is corrosion detection in large re-enforced concrete structures by inserting the sensor along a long hole drilled around structures showing signs of corrosion. The frequency response for the proposed long-gauge vibration sensor depends on packaging.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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