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Enregistrement W2623595110 · doi:10.2166/aqua.2017.020

Experimental study on magnetic induction property of solenoid coil used in cooling water treatment system

2017· article· en· W2623595110 sur OpenAlexaff
Bingcheng Liu, Kui Cao, Guanlin Li, Yangyang Li, Wenguang Jia, Yunfei Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Supply Research and Technology—AQUA · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMagnetic and Electromagnetic Effects
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolenoidElectromagnetic coilWater coolingProperty (philosophy)Electromagnetic inductionNuclear engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceMechanical engineeringEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic induction intensity is a critical factor to determine electromagnetic descaling effects. The current in a solenoid coil is an important parameter affecting the intensity of electromagnetic induction. In order to explore how winding pipe diameter, number of turns and frequency affect the current in the solenoid coil wrapped around the carbon steel pipes, the variation of the current with those factors is investigated by an experiment in which the method of series resistance is used. The peak current is obtained by measuring the voltage crossing series resistance. In this paper, the effect of series resistance on measuring current is analyzed. In order to reduce the influence of series resistance to electric current and ensure measurement reliability, 1.18Ω of the resistance is used for experimental measurements. The magnetic induction decreases with the increase of frequency and pipe diameter, and increases when the number of turns increases. The peak current decreases with the increase of frequency, number of turns, and pipe diameter, respectively. The results of this study shows that the variation of the current in the solenoid coil wrapped around the carbon steel pipes can be affected by various factors, and design guidance for the power of electronic anti-fouling equipment is provided.

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)0,000
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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