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Enregistrement W3002394035 · doi:10.1051/epjconf/202022508007

Comparative Evaluation of Three Wireless Sensor Network Transceivers in a High Radiation Environment

2020· article· en· W3002394035 sur OpenAlexafffund
Qiang Huang, Jin Jiang, Yongqiang Deng

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity Network of Excellence in Nuclear EngineeringOhio State University
Mots-clésWireless sensor networkWirelessTransceiverNuclear power plantWireless networkRadiator (engine cooling)EngineeringEmbedded systemComputer scienceElectrical engineeringTelecommunicationsComputer networkPhysicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents on the results of radiation studies for three commonly used wireless sensor nodes based on the following protocols: ZigBee, WirelessHART, ISA 100.11a, and network devices built with commercial off-the-shelf (COTS) components. The level of radiation considered is at par with that experienced at Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant after the accident. An experimental setup is developed to monitor behaviors of each wireless device and network real-time under the 60 Co gamma radiator at The Ohio State University Nuclear Reactor Lab (OSU-NRL). The experimental results have indicated that the performance of the communication channels and wireless signal parameters do not degrade significant under such radiation. However, all the tested devices and networks can only survive for several hours under the high dose rate condition (20 K Rad/h). The results of these experimental studies have provided useful references to those who design and manufacture COTS-based wireless monitoring systems for use in high level radiation environments.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,572

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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