Selecting of FBG Coatings for Quench Detection in HTS Coils
Notice bibliographique
Résumé
Fiber Bragg grating (FBG) temperature sensors are now regarded as a relatively mature sensing technology for temperature measurement in ambient conditions, and may offer potential as a cryogenic temperature sensor for quench detection. In this paper, the temperature response of three different coated FBG sensors from 77 to 293 K was studied; bare (silica) FBG, acrylic coated, and polyimide coated FBG sensors. We examine the effect of fiber coatings on the temperature sensitivity of an embedded FBG sensor down to cryogenic temperatures. Measurements were repeated with sensors from two FBG suppliers. The measured temperature response was then compared and contrasted with the predicted sensor response. In order to assess the sensor sensitivity, repeatability, and any hysteresis, these sensors were then subjected to repeated cool-down / warm-up cycles (77-293 K). The effect of epoxy resin impregnation on the temperature response characteristics was analyzed by comparing the sensor response characteristics before and after embedding into a 10 mm × 2 mm × 4 mm epoxy block. We compare this to the uncoated fiber for embedment in HTS coils. Finally, we recommend the optimum low-cost sensor construction for use in quench detection in coils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».