Evaluation of a laser-assisted particle sizing/settling velocity determination technique
Notice bibliographique
Résumé
The use of predictive models for the understanding and management of sediment and contaminant transport generally requires knowledge of particle size and settling velocity. Particle size is often obtained by direct measurements, and the settling velocities are usually predicted using the Stokes' law (or a modification thereof) for single-grained spherical particles. Such measurements and estimates are not satisfactory measures for cohesive sediments, which exist as agglomerated particles called flocs and whose behaviour is significantly different from that of the single-grained particles. Direct measurement of settling velocity and size using optical methods in settling columns has also been employed to improve these predictions; however, the subjectivity in determining which particles are in focus results in unreliable size data. An out-of-focus particle will generally possess a larger size than in reality. This paper evaluates a laser-assisted particle sizing/settling velocity determination technique's ability to eliminate the subjectivity and improve particle-sizing accuracy during settling column experiments. Although the diffraction of light by the translucent standard beads (used for evaluating the technique's accuracy for determining particle size) posed a problem, the results suggest that this technique has potential for assisting researchers to obtain the most accurate settling particle size data possible. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».