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Enregistrement W4416862537 · doi:10.1088/1755-1315/1561/1/012015

Experience with location of cavitation emission measurement

2025· article· W4416862537 sur OpenAlexaff
P. Ševčík, R. Bischof, L. Rinka

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCavitationImplosionUltrasonic sensorTurbineAcoustic emissionMicrophoneReliability (semiconductor)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The OSC Hydro Power Group has carried out many performance tests on various types of hydraulic machines. Scan of ultrasonic cavitation emission has been often part of these tests. In addition to the principle used (in our case, modulation of the ultrasonic emission of flowing water by imploded bubbles), also the ultrasonic sensor placement on the turbine body has an influence on the cavitation sensing success and reliability of measurement results. This paper presents our experience with cavitation measurements at various locations in the turbine body. Our effort was always to install the contact microphone as close as possible to the point where the cavitation had a typical manifestation (surface greying, material loss). These positions are often located in concreted parts (e.g. runner chamber) usually inaccessible for sensors. Due to the fact, it is necessary to place the sensors at the locations where at least part of the cavitation implosion occurs. We present recommendations, supported by many real tests, where optimal results can be expected. The results of the determination of cavitation zones are supported by examples from measurements mainly on Kaplan but also Francis turbines, which helped to protect them from cavitation damage by excluding operation in hazardous areas.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations0
Publié2025
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