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Enregistrement W2894629861 · doi:10.1109/jsen.2018.2873909

Evaluation of Near-Field Electromagnetic Shielding Effectiveness at Low Frequencies

2018· article· en· W2894629861 sur OpenAlexaff
Yessica Arellano, A. Hunt, Olivier Haas

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensIntecsea (Canada)
Organismes subventionnairesCoventry University
Mots-clésElectromagnetic shieldingShieldsAttenuationAcousticsElectromagnetic interferenceEddy currentElectromagnetic fieldMagnetic fieldConducted electromagnetic interferenceElectromagnetic reverberation chamberCoupling (piping)Materials scienceElectronic engineeringOpticsElectrical engineeringPhysicsEMIEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic induction tomography (MIT) is a novel technology for flow measurement offering significant promise in the measurement of multiphase flows containing low-conductivity fluids such as saline water. Such measurements rely on optimal effective shielding to avoid external field interference and extraneous capacitive coupling that can lead to false readings and overestimations of the eddy current-induced fields. The performance of various attenuation materials in the low megahertz frequency spectrum is presented and compared with outcomes from a numerical computational method. The results demonstrate that the shielding mechanism that prevails at low frequencies is that of reflection. Consequently, hard shields such as metals show superior wave attenuation performance for MIT systems operating below 13 MHz. For higher frequencies, the absorption effect on the incident wave path within soft electromagnetic shields presents enhanced shielding properties. This paper also explores the limitations of traditional testing geometry for shielding effectiveness and proposes an alternative approach to near-field, free-space measurement for MIT sensors. The proposed semi-enclosed approach shows enhanced shielding effectiveness measurements compared with the traditional transversal barrier method. The proposed method was used to assess the electromagnetic shielding effectiveness of ferromagnetic and various metallic materials.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,421

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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