Evaluation of Near-Field Electromagnetic Shielding Effectiveness at Low Frequencies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».