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Enregistrement W4394824199 · doi:10.1016/j.cpc.2024.109204

SootImage: An image recreation, post-processing validation procedure for sooting axisymmetric flames

2024· article· en· W4394824199 sur OpenAlexaff
Victor Chernov, Felipe Escudero, J.J. Cruz, Nick A. Eaves, Andrés Fuentes

Notice bibliographique

RevueComputer Physics Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo
Mots-clésRotational symmetryRecreationImage (mathematics)Image processingEnvironmental scienceComputer scienceMathematicsGeometryComputer visionEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Validation is a vital part of any computational fluid dynamics study. Validation is done by comparing the computed results to the experimental measurements performed in a known configuration. In sooting flames, such a comparison is non-trivial since the measurements have a wide range of uncertainty due to difficulties in directly measuring soot volume fractions. This work introduces a different way to verify the computations using a software package called SootImage. In this proposed methodology, comparisons are not made directly to the computed properties of interest (soot volume fraction and temperature). Instead, a post-processing procedure is performed to obtain an image of the flame based on the computed properties. This reconstructed image is compared to an actual image of the flame being studied. The algorithm of the image reconstruction utilized within SootImage is presented in detail. Finally, the usage of SootImage is demonstrated on a co-flowing, laminar ethylene/air diffusion flame . Program summary Program Title: SootImage CPC Library link to program files: https://doi.org/10.17632/nc5myw64km.1 Developer's repository link: https://github.com/VictorChernov/SootImage Licensing provisions: CC BY NC 3.0 Programming language: MATLAB Nature of problem: The software allows comparing images of a real flame with the recreated image of a simulated flame. This requires two major steps. One is the recreation of the image of an axisymmetrical flame from the computed soot volume fraction and temperature fields for a known camera and optical configuration. The second is cropping and position images to obtain a meaningful comparison. Solution method: The solution recreates the image by integrating the soot thermal radiation over a line-of-sight. Soot is assumed to emit as gray body. The integrated radiation is passed through the color filters of the camera and is translated to pixel values. After the process is done for the whole flame, the width, height and origin of both flames are found, and images that can be easily compared are created.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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