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Enregistrement W4402651630 · doi:10.1051/e3sconf/202456904003

Study pertaining to leak simulations in electrical leak location dipole testing. A better understanding of dipole testing calibration using various plate sizes and shapes

2024· article· en· W4402651630 sur OpenAlexaff
Francis Labonté, C. Charpentier

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrostatic Discharge in Electronics
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakCalibrationDipoleLeak detectionReliability engineeringMaterials scienceComputer sciencePhysicsEngineeringMathematicsStatisticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to standard ASTM D7007 for geoelectrical leak location (ELL) surveys on earth materials, a hole simulation or calibration must be performed before starting the actual survey. The standard also states that a 1/4 in diameter metal plate must be detectable based on specific signal strengths, if not, the survey cannot be considered completed by the ASTM standard and must be conducted on a 1 m x 1 m grid. Most ELL companies only perform the 1/4 inch test to see if the surveying speed will be fast or slow. The better the signal, the larger the grid, the faster the survey. Usually, leak location practitioners will then proceed to the leak location either way. The number of projects that fail the 1/4 inch test is quite important, so how do we push things further to ensure the best efficiency on site? What information is necessary to understand how the site responds to the test and what can we do to improve the quality of the survey? Here we will compare data gathered within 11 years with various calibration plate sizes and will explain the effects of field specific parameters, such as the simulation’s position, moisture, thickness, cover material homogeneity, and the most important factor of all: peripherical electrical isolation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2024
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