MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2081550578 · doi:10.1117/12.631074

Passive remote monitoring of multi-gas mixtures by FTIR radiometry

2005· article· en· W2081550578 sur OpenAlexaff
Jean‐Marc Thériault, Eldon Puckrin, Hugo Lavoie, François Bouffard

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadianceRadiometryMaterials scienceFourier transform infrared spectroscopyRemote sensingSpectroscopyInfraredInterferometrySpectral lineAnalytical Chemistry (journal)OpticsPhysicsChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The passive remote monitoring of multi-gas vapour mixtures by FTIR spectroscopy is investigated experimentally. The spectral radiance data were collected with the CATSI interferometer for a variety of multi-gas plumes at a distance of 60 m. Two basic sets of mixtures were studied. The first set corresponds to mixtures formed of three gases with no overlapping spectral bands (C2H2, C2H4 and R14). The second set corresponds to mixtures formed of three gases having overlapping spectral bands (C2H4, R114 and R134a). For each mixture the flow rates of individual constituents were adjusted to yield specific constituent CL ratios. These ratios are compared to the CL ratios retrieved from infrared radiance spectra. Results of this study indicate that for both sets of multi-gas mixtures the CL ratios retrieved by the passive remote monitoring technique agree well with those derived from the release flow rates. This good level of agreement was achieved by introducing a simple correction scheme to compensate for the limited accuracy of the fast radiance model implemented in the GASEM monitoring algorithm.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE→Même sujetCombustion and flame dynamics→Travaux en français237 207→