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Enregistrement W3093580549 · doi:10.1121/10.0002250

Phase speed in water-saturated sand and glass beads at MHz frequencies

2020· article· en· W3093580549 sur OpenAlexafffund
Jenna Hare, Alex E. Hay

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceRADIUSPorosityPhase (matter)Dispersion (optics)Speed of soundRange (aeronautics)Grain sizeComposite materialParticle (ecology)ScatteringGranular materialParticle sizeMineralogyOpticsPhysicsGeologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of the phase velocity of compressional sound waves in water-saturated granular materials are reported for the 1.0-2.0 MHz frequency range. The sound speed estimates are based on travel times through granular layer thicknesses ranging from 8 to 17 mm. Three types of granular media were used: 336 μm median diameter glass beads and two natural sands with median diameters of 219 and 406 μm. These grain sizes and frequency range correspond to 0.5<ka<1.2, where k is the wavenumber and a the grain radius. To remove trapped air, the samples were boiled under pressure before transfer to the measurement tank. The results are compared to previously reported experimental results and to the Schwartz and Plona [J. Appl. Phys. 55(11), 3971-3977 (1984)] multiple scattering prediction, confirming negative dispersion for ka > 0.5. Scaling the data by a factor depending on porosity and grain density reduces the spread among the available phase speed estimates by nearly a factor of 2, from 12.5% to 6.9%.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,532

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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