Industrial site particulate pollution monitoring with an eye-safe and scanning industrial fiber lidar
Notice bibliographique
Résumé
12 Over the past few years, INO has developed an Industrial Fiber Lidar (IFL). It enables the particulate pollution monitoring on industrial sites. More particularly, it has been used to take measurements of particulate concentration at Port Facilities of an aluminum plant during boat unloading. It is an eye-safe and portable lidar. It uses a fiber laser also developed at INO emitting 1.7 microJoules at 1534 nm with a pulse repetition frequency of 5 kHz. Given the harsh environment of an industrial site, all the sensitive equipment like the laser source, detector, computer and acquisition electronics are located in a building and connected to the optical module, placed outside, via optical fibers up to 500 m long. The fiber link also offers all the flexibility for placing the optical module at a proper location. The optical module is mounted on a two axis scanning platform, able to perform an azimuth scan of 0 to 355 deg and an elevation scan of +/- 90 deg, which enables the scanning of zones defined by the user. On this industrial site, materials like bauxite, alumina, spathfluor and calcined coke having mass extinction coefficients ranging from 0.53 to 2.7 m<SUP>2</SUP>/g can be detected. Data for different measurement configurations have been obtained. Concentration values have been calculated for measurements in a hopper, along a wharf and over the urban area close to the port facilities. The lidar measurements have been compared to high volume samplers. Based on these comparisons, it has been established that the IFL is able to monitor the relative fluctuations of dust concentrations. It can be integrated to the process control of the industrial site for alarm generation when concentrations are above threshold.
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 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 | 0,001 |
| 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 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 ».