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Enregistrement W4386995388 · doi:10.1080/15732479.2023.2261434

Photoelectric sensors for wireless monitoring of bridge scour – laboratory investigation and field validation

2023· article· en· W4386995388 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStructure and Infrastructure Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPierFlumeBridge scourEngineeringBridge (graph theory)Marine engineeringCivil engineeringFlow (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scour, or the erosion of bed material is a major cause of bridge failure across the world. Monitoring scour levels at bridge foundations reduces the risk of failure through timely condition-based maintenance. This paper evaluates the use of photoelectric sensors for scour detection through laboratory studies and subsequent field investigation. Two types of photoelectric sensors, namely diffusive-reflective and through-beam, were independently investigated. The sensors were installed at six distinct depths on a simulated bridge pier in a laboratory flume. Scour resulting from hydrodynamic action triggered the sensors at different levels, enabling scour depth detection. An inverse response from the sensors detected scour refill. Following successful laboratory tests, a photoelectric scour-sensing prototype was installed in a small creek in August 2019 which continued to monitor scour until April 2022. The prototype response confirmed laboratory results and continues to perform well under various field conditions such as rain, debris, and snow. The very low-cost system required minimal power and bandwidth, and the sensing component was robust to flow parameters. Long-term field studies are required to evaluate their susceptibility to biofouling and develop biofouling countermeasures.

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,429

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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