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Enregistrement W1984476818 · doi:10.1002/aic.11639

Impact of sampling method and scale on the measurement of mixing and the coefficient of variance

2008· article· en· W1984476818 sur OpenAlexaff
Alena Kukuková, Benjamin Noël, Suzanne M. Kresta, J. Aubin

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixing (physics)StriationMicromixerTransectLaminar flowTurbulenceSampling (signal processing)Dispersion (optics)Scale (ratio)StatisticsReynolds numberMechanicsMathematicsMaterials scienceOpticsPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spatial statistics methods are used to determine the effect of the sampling scale and method on two measures of mixing: the coefficient of variance CoV and the maximum striation thickness. Three sampling methods: quadrats, probes and transects, were tested. Two CFD data sets were used as test cases: dispersion of floating particles in a turbulent stirred tank and laminar mixing of tracer particles in a micromixer. Over 100 probes are needed to track the evolution of the CoV, and the probe size should match the smallest mixing scale of interest. The final value of the CoV varies by up to a factor of 5 as the probe size increases. The most useful measurement is the one which changes the most in the later stages of mixing: intensity of segregation, or CoV, for the turbulent case; and scale of segregation, or maximum striation thickness on a transect, for the laminar case. © 2008 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2008

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,169
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,169
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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