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Enregistrement W2169666334 · doi:10.1002/cjce.22079

Influence of a perpendicular liquid flow on a cleaning process using 20 kHz ultrasound: Characterization of the agitation at vicinity of the surface opposite to the transducer

2014· article· en· W2169666334 sur OpenAlexvenueno aff
Gérald Mazue, R. Viennet, Jean‐Yves Hihn, Dimitri Bonnet, Magali Barthès, Yannick Bailly, Ignaki Albaïna

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransducerUltrasoundPerpendicularUltrasonic sensorAcousticsParticle image velocimetryDisplacement (psychology)Materials scienceFlow (mathematics)Volumetric flow rateParticle (ecology)MechanicsGeologyTurbulencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work is part of a project consisting of the development of an automatic cleaning station for the immersed part of boats. This self‐service station combines ultrasound for washing with a specific water treatment. Since, in this case, displacement of the transducers plus suction of the dirt removed induce circulation, we need to measure the ultrasound activity which reaches the surface despite the disruptions. The goal of this work is to quantify this ultrasound activity. For this purpose, a specific lab‐scale equipment was designed and built. Two methods were implemented for quantification of the ultrasound activity: Particle Image Velocimetry and electrochemical mass transfer measurements. From electrochemical measurements, a parietal velocity was calculated and found to be consistent with velocities obtained from both flow rate and PIV measurements in silent conditions. Moreover, it was found that, even in the presence of a liquid flow perpendicular to the main direction of propagation of ultrasound, contribution of ultrasound to the agitation on the opposite wall remained noticeable. Nevertheless, results showed that the main activity was concentrated in the area close to the transducer. Thus, to maximize the cleaning process, small distances must be maintained between the cleaning tool and the boat hull.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,204

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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