CREC Fiber-Optic Probes for Particle Velocity and Particle Clustering: Design Principles and Calibration Procedures
Notice bibliographique
Résumé
The present study describes the novel CREC-GS-Optiprobe design. This new sensor allows for the characterization of clustering phenomena in gas−solid fluidized beds with minimum intrusion effects. This sensor is composed of the following components and functionalities: (a) an optical fiber acts as a laser beam emitter; (b) a GRIN (graded-refractive-index) lens, separated from the emitter fiber at a selected distance, creates a region of high light intensity far from the tip of the probe; and (c) a second optical fiber, placed adjacent to the GRIN lens, acts as a receiver to collect the light rays reflected by the moving particles crossing the region of high light intensity. The GRIN lens forms a 285-μm-diameter region of high light intensity at a distance of 5.4 mm from the tip of the sensor. The equations used in the design of the CREC-GS-Optiprobe were derived assuming paraxial optics. The calibration methods that are reported in this study were designed to improve probe performance. Reflection tests demonstrated that the probe develops a region of high light intensity where the beam converges into a waist. After probe calibration and alignment, the acquired signals display distinctive peaks, showing the simultaneous detection of particle clusters on both probes.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».