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Enregistrement W2028801992 · doi:10.1139/t03-046

Calibration of thermal conductivity sensors with consideration of hysteresis

2003· article· en· W2028801992 sur OpenAlexfundvenueno aff
Man Feng, D. G. Fredlund

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésHysteresisSuctionCalibrationMaterials scienceWettingThermal conductivityPorosityCapillary actionPorous mediumConductivityGeotechnical engineeringComposite materialChemistryGeologyMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A thermal conductivity sensor monitors soil suction by measuring the changes in thermal conductivity of the porous tip. The thermal conductivity of the porous tip is a direct function of its water content. It has long been recognized that the suction versus water content relationship of a porous material exhibits hysteresis of various magnitudes between wetting and drying processes. The sensor output may correspond to various suction values of the sensor porous tip, depending on the wetting or drying state of the porous tip. The current calibration procedure, however, represents only one of the drying processes of the sensor porous tip. A laboratory testing program was carried out to better understand the hysteretic properties of the sensor output voltage versus the suction and to further improve the calibration procedure. The output of the sensor was monitored as the sensor porous tip was subjected to various drying and wetting processes. The test results indicate an error of 30%–70% for suctions higher than 100 kPa if the hysteretic effects of the porous tip are not considered in data interpretation. Based on the laboratory testing results, a revised calibration procedure was proposed that takes into consideration the capillary hysteretic effects.Key words: thermal conductivity sensor, calibration, matric suction, capillary hysteresis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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