MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3107158303 · doi:10.1121/1.5147288

Acoustical case studies of large high power hydroelectric generators: Correlation between acoustic and vibration measurements

2020· article· en· W3107158303 sur OpenAlexaffabout
François Lafleur, Mathieu Kirouac

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsVibrationMicrophoneHydroelectricityMultiphysicsAccelerometerGenerator (circuit theory)Sound pressureSound powerComputer sciencePower (physics)EngineeringPhysicsStructural engineeringElectrical engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In power plants, acoustical signals are generally easier to measure than vibration signals at specific location because the security procedures are restricting the installation of accelerometers during the operation of the hydroelectric group. Specific acoustical measurements have been developed at the Hydro-Québec research center to set some maintenance actions or to gain more information about the operating conditions of the hydroelectric groups. These include acoustical airborne and structure-borne pressure measurements with conventional microphones at different locations around and inside the generator (including a microphone on the rotor) to correlate with vibration signals. Also, several vibration measurements were performed to allow ODS “Operating Deflection shape” of the generator displacement and correlation studies with the acoustic signals. Furthermore, some acoustical intensity measurements for mapping the generator floor permit the illustration of the emission pattern of the generator. All these acoustical measurements are interpreted in terms of operating conditions and specific frequencies. These acoustical and vibration measurements that were performed on several hydroelectric groups will be presented. The main goal of these measurements is to make multiphysics links between the acoustic, vibration and electromagnetic signals to perform non invasive maintenance and increase knowledge of the hydroelectric groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of AmericaMême sujetWater Systems and OptimizationTravaux en français237 207