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Enregistrement W2618744850 · doi:10.1149/2.0231711jes

Considering Photon Scattering and Harmonics for Synchrotron X-ray Radiographic Imaging of Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cells

2017· article· en· W2618744850 sur OpenAlexaff
Nan Ge, Michael G. George, Jong‐Min Lee, Daniel Muirhead, Stéphane Chevalier, Rupak Banerjee, Hang Liu, Tomasz W. Wysokiński, George Belev, M. Adam Webb, Ning Zhu, Aimy Bazylak

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynchrotronElectrolyteX-rayMaterials scienceHarmonicAttenuation coefficientAnalytical Chemistry (journal)Intensity (physics)HarmonicsPolymerScatteringOpticsBeam (structure)Photon energyChemistryPhotonElectrodeComposite materialChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We predicted the attenuated, undesired secondary scattered, and undesired harmonic components of measured X-ray intensities from synchrotron X-ray radiographic visualizations of liquid water in an operating polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell.The undesired secondary scattered component of the measured intensity increased as a function of the liquid water thickness (traversed by the X-ray beam).This increase in the secondary scattered component led to a decrease in the calibrated attenuation coefficient for liquid water, decreasing the accuracy of water quantification.We recommend calibrating the attenuated coefficient with a range of water thicknesses defined by the maximum expected water thickness present in the PEM fuel cell.The undesired harmonic component of the measured intensity also increased as a function of liquid water thickness, which led to a decrease in the accuracy of the measured liquid water thickness.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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