MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3169146648 · doi:10.1088/1755-1315/774/1/012042

Novel techniques for the analysis of dynamic pressure in penstocks

2021· article· en· W3169146648 sur OpenAlexaff
Fabien Chevillotte, Goran Pavić, Guillaume Dubois, Gilles Proulx, Martin Gagnon

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenstockStrain gaugePressure measurementDynamic pressureLine (geometry)Pressure sensorHydropowerElectrical conduitVibrating wireAcousticsPower (physics)EngineeringStructural engineeringElectrical engineeringMechanical engineeringMechanicsPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper focuses on the analysis of dynamic pressure fluctuations in hydro-electric power plants. Pressure fluctuations are usually measured with remote sensors and the dynamic behaviour of the remote tubing line modifies the readings of dynamic pressure and thus introduces a bias. A method to characterize the remote tubing line and to correct the actual pressure is proposed. The corrected measurements are compared with those obtained using intrusive flush-mounted sensors as well as non-intrusive sensors (PVDF wires and strain gauges). Then, the technique to separate the forward and backward components of the obtained pressure pulsations is outlined. It is further shown how the pulsations and the hoop stresses can be reconstructed along the penstock. Finally, measurements carried out in a hydropower plant are presented to demonstrate the proposed techniques applicability for the analysis of dynamic pressure in a penstock. The results show that a pressure profile can be mapped along the penstock length which allows a comparison with the direct pressure sensor measurements.

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 enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,169

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 GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIOP Conference Series Earth and Environmental ScienceMême sujetWater Systems and OptimizationTravaux en français237 207