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Enregistrement W2149915245 · doi:10.1061/40655(2002)57

Evaluation of ADV Measurements in Bubbly Two-Phase Flows

2002· article· en· W2149915245 sur OpenAlexaff
Minnan Liu, David Z. Zhu, N. Rajaratnam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFroude numberMechanicsTurbulenceObservational errorBoundary (topology)Boundary layerPitot tubeApproximation errorPrandtl numberPhysicsOpticsFlow (mathematics)MathematicsMathematical analysisConvectionStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic Doppler Velocimeters (ADV) have been widely used in measuring three dimensional turbulent velocities. A new development of ADV, MicroADV from SonTek, is used to measure the flow in free hydraulic jumps with Froude numbers of 2.0, 2.5 and 3.32. The effects of air bubbles and boundary on the measurements of MicroADV are evaluated. Measurements of the mean air concentration and mean velocity were obtained using a fiber optic probe and a Prandtl tube respectively. It was found that the error of mean velocity measured by MicroADV is increased linearly with the air concentration at very low concentration. The boundary effect on the measurements of MicroADV starts when the distance from the measurement point to the boundary is less than about 3 cm. The relative error of MicroADV measurements increases when the distance reduces, and at a distance of 0.5 cm the relative error is estimated to be 12 ∼ 25%. The relative error is within 6% for the situations without the effects of air bubble and boundary.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0440,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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