MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413602105 · doi:10.58286/31583

Digital Image Correlation (DIC) for Strain and Displacement Mapping on Concrete Containment Structures during a Leak Rate Test

2025· article· en· W4413602105 sur OpenAlexfundno aff
Eli Simova, Jean-Luc Adia

Notice bibliographique

Revuee-Journal of Nondestructive Testing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAtomic Energy of Canada Limited
Mots-clésDigital image correlationLeakContainment (computer programming)Displacement (psychology)Strain (injury)Test (biology)Structural engineeringForensic engineeringMaterials scienceComputer scienceGeologyEngineeringComposite materialMedicineAnatomyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital Image Correlation (DIC) 3D stereo-optical systems were used to record displacementand strain-fields during a leak rate test at VeRCoRs (Vérification Réaliste du Confinement des Réacteurs), a 1/3-scale mock-up of a 1300 MW nuclear reactor building.Two identical 12 Mpx (Megapixel) DIC systems were installed on the floor underneath the dome of VeRCoRs to record an area of 3370 mm x 1700 mm on the outer wall of the containment mock-up during the leak-rate test from March 14 th to March 17 th , 2023.The area of interest on the external concrete wall of VeRCoRs was painted white and patterned with 5 mm black dots, as required for the field-of-view and working distance of the DIC cameras.The DIC systems ran continuously acquiring images at 1 frame per min.Every 10 th frame was processed corresponding to 10 minutes of changing pressure inside the mock-up.GOM Suite 2022 software package was used for image processing.The deployment of two DIC 3D stereo-optical systems during the leak-rate test at VeRCoRs was successful.The external area of the concrete wall during the pressure tests, recorded by the two DIC systems, did not show cracks or unexpected features.Slightly higher strain was observed in the field-of-view of the primary DIC system compared to the strains recorded by the secondary DIC system at maximum pressure during testing.Several hours after completing the pressure test, remaining strain was observed within the recorded area.The measured strainfields were within the measured values obtained with the embedded strain sensors.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuee-Journal of Nondestructive TestingMême sujetInfrastructure Maintenance and MonitoringTravaux en français237 207