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Enregistrement W2177202128 · doi:10.1139/cjp-2013-0655

Comparative study of helical-cut notch–coil magnets for fast-field-cycling nuclear magnetic resonance

2014· article· en· W2177202128 sur OpenAlexvenueno aff
S. Kruber, Germán Farrher, Esteban Anoardo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondo para la Investigación Científica y TecnológicaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésMagnetElectromagnetic coilPhysicsNuclear magnetic resonanceHomogeneity (statistics)Magnetic fieldElectropermanent magnetElectromagnetRadiofrequency coilDipole magnetSuperconducting magnetComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this manuscript we describe an α-helical-cut notch–coil magnet system designed for fast switching of the magnetic field. An attempt was made to determine the extent to which such a magnet configuration can be efficiently used for fast-field-cycling (FFC) nuclear magnetic resonance (NMR) instruments. In addition to the typical technical requirements (high field-to-power ratio, adequate electric performance for fast-switching of the magnetic field and NMR-compatible magnetic field homogeneity), a tunable homogeneity within the sample volume and more uniform heat dissipation along the magnet body are included. A helical-cut notch–coil machined in metallic cylinders with external movable pieces was found to fit these requirements very well. A key factor for the optimization of the magnet parameters is the use of a novel calculation procedure based on a more realistic model that consider a magnet geometry with broken azimuthal symmetry. The aim of this paper is to theoretically compare the proposed geometry with other existing designs. No particular prototype is presented here. A clear understanding of the notch–coil performance was found to be an essential step for its further consideration as a potential autoadaptive (electronically controlled) magnet system for FFC applications.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,473

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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