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Enregistrement W2316981916 · doi:10.1061/9780784413692.023

Advanced Acoustic Monitoring for PCCP

2014· article· en· W2316981916 sur OpenAlex
Brien L. Clark, Peter O. Paulson, Graham E. C. Bell, Roberto Mascarenhas

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePipelines 2014 · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensBP (Canada)Intertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoot mean squareAmplitudeSIGNAL (programming language)AcousticsSignal processingCondition monitoringVibrating wirePrestressed concretePower (physics)CylinderStructural engineeringEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringElectrical engineeringTelecommunicationsMechanical engineeringOpticsRadarPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The benefits of using acoustic fiber optic (AFO) monitoring as a tool for condition assessment for prestressed concrete cylinder pipe (PCCP) is well established in the literature and is commercially available for this purpose. However, the monitoring methods in use today are restricted to documenting the occurrence and location of prestressed wire breaks and making a condition determination based on the sum of wire breaks within a given area. This limits the value of monitoring if the number of wire breaks prior to the introduction of monitoring is unknown. The work reported is the result of field tests designed to improve acoustic signal processing for pipe condition assessment in an experimental environment that included burial, pressurization, and intentional damage to the prestressing wires in three specimens of PCCP. The experimental data was analyzed for average root mean square (RMS) power and peak frequency (HEMP) analysis. While the HEMP analysis did not prove useful, the average RMS power showed promise for correlating the signal amplitude with the number of broken wires.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,579

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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