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Enregistrement W2320046850 · doi:10.2514/6.2006-3068

Experimental study of multiphase flow with a one-dimensional Shack-Hartmann wavefront sensor

2006· article· en· W2320046850 sur OpenAlexaff
Haydee Coronado-Diaz, Ronald J. Hugo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWavefrontComputer scienceFlow (mathematics)Wavefront sensorMultiphase flowAdaptive opticsOpticsComputer visionPhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of multiphase ∞ow involving a liquid and a gas are of great interest for the industry. The physical reactions between difierent ∞uids in a pipe involve the creation of ∞uid ∞ow patterns. One of the limitations while studying those interactions in the laboratory is the afiectation of the ∞ow conditions while using intrusive methods. The application of the wavefront sensor in the study of ∞ow between two phases is a new technique that need to be developed yet. This is a non-intrusive technique that may improve the understanding of the development of the ∞ow in a pipe. With the wavefront sensor we are able to study all the area inside the pipe. For bubble ∞ow in particular this means the possibility of characterize the interactions and reactions between bubbles at difierent ∞ow conditions. A multiphase ∞ow facility has been built to allow the use of optical techniques for its study, with a visualization area formed by a 10-foot acrylic pipe. The ∞uids are all transparent so a non-invasive optical imaging technology can be used. The optical system consists of a single-view Shack-Hartmann optical wavefront sensor, and the eventual goal of the research facility is the application of multiple Shack-Hartmann wavefront sensors to an optical tomography system capable of imaging cross sections of the ∞ow at 5,000 frames per second. With the use of tomography the dispersed phases can be identifled, and their size and concentration distribution along the ∞ow can be evaluated.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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