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Enregistrement W7023959318

Proper Orthogonal Decomposition as a technique for identifying multiphase flow regime based on Electrical Impedance Tomography

2015· other· en· W7023959318 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueWhite Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York) · 2015
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiphase flowElectrical impedance tomographyElectrical impedanceFlow (mathematics)Pipe flowNonlinear systemBasis functionPoint of deliveryFrequency domain
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collecting very large amount of data from experimental measurement is a common practice in almost every scientific domain. There is a great need to have specific techniques capable of extracting synthetic information, which is essential to understand and model the specific phenomena. The Proper Orthogonal Decomposition (POD) is one of the most powerful data-analysis methods for multivariate and nonlinear phenomena. Generally, POD is a procedure that takes a given collection of input experimental or numerical data and creates an orthogonal basis constituted by functions estimated as the solutions of an integral eigenvalue problem known as a Fredholm equation. By utilising POD to identify flow structure in horizontal pipeline, specially, for slag, plug and wavy stratified air-water flow regimes, this paper proposes a novel approach, in which POD technique extends the current evaluation procedure of Electrical Impedance Tomography applied on air-water flow measurement. This extension is provided by implementation of the POD as an identifier of typical horizontal multiphase flow regimes. The POD snapshot matrices are reconstructed for EIT measurement domain and specific flow conditions. Direct POD method introduced by Lumley is applied. It is expected that this study may provide new knowledge on two phase flow dynamics in a horizontal pipeline and supportive information for further prediction of multiphase flow regime.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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