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Enregistrement W2564107796 · doi:10.1088/1755-1315/49/6/062003

Flow velocity profiling using acoustic time of flight flow metering based on wide band signals and adaptive beam-forming techniques

2016· article· en· W2564107796 sur OpenAlexaff
Irina Murgan, Ion Candel, Cornel Ioana, Angela Digulescu, Florentina Bunea, Gabriel Dan Ciocan, A. Anghel, Gabriel Vasile

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsTransducerMetering modeProfiling (computer programming)Computer scienceBeamformingSignal processingAdaptive beamformerDoppler effectPitot tubeElectronic engineeringFlow (mathematics)EngineeringDigital signal processingTelecommunicationsPhysicsComputer hardwareMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present a novel approach to non-intrusive flow velocity profiling technique using multi-element sensor array and wide-band signal's processing methods. Conventional techniques for the measurements of the flow velocity profiles are usually based on intrusive instruments (current meters, acoustic Doppler profilers, Pitot tubes, etc.) that take punctual velocity readings. Although very efficient, these choices are limited in terms of practical cases of applications especially when non-intrusive measurements techniques are required and/or a spatial accuracy of the velocity profiling is required This is due to factors related to hydraulic machinery down time, the often long time duration needed to explore the entire section area, the frequent cumbersome number of devices that needs to be handled simultaneously, or the impossibility to perform intrusive tests. In the case of non-intrusive flow profiling methods based on acoustic techniques, previous methods concentrated on using a large number of acoustic transducers placed around the measured section. Although feasible, this approach presents several major drawbacks such as a complicated signal timing, transmission, acquisition and recording system, resulting in a relative high cost of operation. In addition, because of the geometrical constraints, a desired number of sensors may not be installed. Recent results in acoustic flow metering based on wide band signals and adaptive beamforming proved that it is possible to achieve flow velocity profiles using less acoustic transducers. In a normal acoustic time of flight path the transducers are both emitters and receivers, sequentially changing their roles. In the new configuration, proposed in this paper, two new receivers are added on each side. Since the beam angles of each acoustic transducer are wide enough the newly added transducers can receive the transmitted signals and additional time of flight estimation can be done. Thus, several flow velocities are possible to be computed. Analytically defined emitted wide band signals makes possible the identification of signals coming from each transducer. Using the adaptive beam-forming algorithm the receiving transducers can record different signals from the receiver, equivalent to different propagation paths. Therefore, different measurements of time of flight are possible, leading to additional flow velocity measurements. Results carried out in an experiment facility belonging to ICPE-CA, Bucharest - Romania allowed to the validation of the flow velocities computed using this new technique, in symmetric, asymmetric and uneven flow conditions. The acoustic derived values were referenced with those provided from a Pitot tube probe installed in the test channel and the results obtained by the method proposed in this paper are relatively close to this reference.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,189
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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