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Enregistrement W2912986182 · doi:10.1063/1.5055245

Thermal-wave resonant cavity signal processing

2019· article· en· W2912986182 sur OpenAlexaff
Caikang Gu, Jun Shen, Jianqin Zhou, Kirk H. Michaelian, Rafał Gieleciak, Nelson G. C. Astrath, Mauro Luciano Baesso

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermography and Photoacoustic Techniques
Établissements canadiensNational Research Council CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal diffusivityAmplitudeSIGNAL (programming language)ThermalCurve fittingMaterials scienceDiffusionNoise (video)Position (finance)Standard deviationComputational physicsPhysicsOpticsThermodynamicsStatisticsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal-wave resonant cavity (TWRC) technique has been used for thermal diffusivity measurements by many researchers. This study aims to reduce the uncertainty associated with TWRC signal processing (curve fitting) by means of numerical simulation and experimental verification. Simulations show that the plot of signal amplitude versus cavity length can be fitted to a simplified model reported previously when the initial fitting position is at least twice the thermal-wave diffusion length (2 μg), and that the uncertainty caused by different end positions is negligible in the range of 6–10 μg. Upon consideration of the simulation results, signal-to-noise ratio, and clearly defined amplitude curve shape, fitting ranges of about 2.2–8.0 μg and 2.2–8.7 μg were chosen for the experimental data. Thermal diffusivity values (1.438 ± 0.001) × 10−7 and (1.436 ± 0.001) × 10−7 m2 s−1, respectively, were obtained for distilled water, in excellent agreement with the accepted literature value. The ratio of standard deviation to the mean value is smaller than 0.07%, one order of magnitude lower than typical results reported in the literature. Similar simulation results were obtained for air and methanol as intra-cavity samples.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,517

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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