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Enregistrement W2992317162

Spatially resolved NMR relaxation of gas in cavitating liquid

2006· article· en· W2992317162 sur OpenAlexafffundvenue
Igor V. Mastikhin, Benedict Newling

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCuvetteCavitationFreonNuclear magnetic resonanceRelaxation (psychology)Saturation (graph theory)TransducerSIGNAL (programming language)ChemistryBubbleResonance (particle physics)Analytical Chemistry (journal)Materials scienceAtomic physicsMechanicsAcousticsOpticsPhysicsChromatography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nuclear magnetic resonance (NMR) relaxation parameters of Freon-22 gas in cavitating liquid, was investigated using magnetic resonance imaging (MRI). The behavior of gas in multibubble cavitation was analyzed using 2.35 T MRI scanner with 20 kHz Langevin type transducer at standing wave conditions inside the water-filled cuvette. The NMR relaxation parameter T2 was measured using CPMG sequences to obtain information about the amount of Freon in dissolved and free states before, during, and after cavitation. The signal intensity of the dissolved Freon was saturated by a short recovery delay (1s) to attenuate signal to 32% of its initial intensity. The saturation delay was incremented from 10ms to 1s. It was observed that amount of observable gas inside the cuvette was slightly above the noise level before the cavitation, while the amount of free gas increased after initiation of cavitation. Result shows that signal intensity increase due to the presence of larger gas bubble.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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