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Enregistrement W2622446411 · doi:10.1121/1.4987297

Towards the accurate characterization of the shell parameters of microbubbles based on attenuation and sound speed measurements

2017· article· en· W2622446411 sur OpenAlexaff
Amin Jafari Sojahrood, Qian Li, Hossein Haghi, Raffi Karshafian, Tyrone M. Porter, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationAcousticsSpeed of soundNonlinear systemSubharmonicSound pressureMaterials scienceShell (structure)MechanicsNonlinear acousticsRange (aeronautics)Computational physicsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of microbubble (MB) shell parameters is a challenging task because of the nonlinear dynamics of MBs. Shell parameter estimations that are typically based on solving linear models will generate inaccurate results, especially at higher pressure excitations. These approaches also often ignore the analysis of sound speed which provides useful information about the bulk modulus of the medium. In addition, the effect of MB-MB interaction is neglected. In this work, the attenuation and sound speed of monodisperse MB populations with mean diameters of 4 to 6 micron and peak concentrations of 1000 to 15000 bubbles/ml are measured for a pressure range of 10 to 100 kPa. The subharmonic pressure threshold of the solution was measured by narrowband excitations spanning from 1 to 4 MHz. The subharmonic generation pressure threshold was used to estimate an initial guess for shell viscosity and surface tension. The experimental results were fitted using numerical simulations of the Marmottant model and our recently developed nonlinear model for attenuation and sound speed. The effect of MB-MB interaction was also implemented using simulations of a lattice of interacting MBs (fitted to the measured sizes of MBs) to take into account the effect of concentration.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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