Electricité de France's study of the acoustic scintillation flow meter results in expanding its range and sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Electricite de France's Direction Technique Generale (DTG) branch launched a three-year PhD thesis in order to study the Acoustic Scintillation Flow Meter (ASFM) developed by ASL AQFlow. The study was done in a partnership between EDF DTG (owner of one ASFM system since 2006), Hydro Quebec (owner of two ASFM systems) and the manufacturer ASL AQFLow. The partnership aimed at sharing information about the mode of operation and components of the ASFM, as well as sharing the results of the research and development and on-site testing, in order to review the concept of the ASFM and, if feasible, to extend its application beyond its present range. Scientific support was provided by Gipsa-lab, a research laboratory within the Polytechnic Institute of Grenoble (INPG), a major player in the international signal processing community, and the R&D division of EDF located in Chatou, Greater Paris area. In the first two years of the PhD study five major measurement campaigns were performed in France and abroad. In addition, a reduced scale test facility was set up at Gipsa-lab. The main tasks for the PhD candidate were: to review the operational limits for the ASFM, to investigate the impact of various interferences on the discharge measurement, to get a better understanding of the velocity computation algorithm, to develop a method to filter out the scintillation frame vibrations, and to improve the algorithm, if feasible. It is expected that this study may provide the basis for the next generation of acoustic scintillation flow meters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».