Stored-grain Monitoring Utilizing Radio Wave Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Storage of large amounts of grain post-harvest is common during drying, distribution and preservation of crops. During storage, where grain is usually held in a large metallic container or bin, changes in temperature, moisture, and insect infestation can cause grain to spoil annual post-harvest crop losses are estimated up to 30% in some countries while Canadian losses of 2% exceed a billion dollars. Currently, locally-sensitive temperature and moisture sensors are a common way to monitor grain bins. Sensors are generally strung on heavy duty cables that can withstand the forces generated when unloading grain. This monitoring method provides a coarse sampling of the storage environment due to system cost and the fact that using many sensor cables would require significantly reinforcing the bin. Further, these cables are not suitable for monitoring stored crops that are dried by a combination of stirring and aeration. Over the past four years, I have developed multiple electromagnetic imaging based grain-monitoring systems with the goals of overcoming the deficiencies of existing sensor technology and allowing farmers and distributors a robust way to preserve our food stores and increase revenue. The proposed technology aims to produce global, quantitative images of grain properties throughout the bin from measurements taken by a few side-mounted antennas used to interrogate the bin contents. To develop this technology intensive research was put into the design of low profile, robust antennas as well as numerical analysis of the effects of different field distributions within conducting boundaries. Both electric and magnetic field sensitive antennas were built and tested in small lab-scale as well as full-scale grain bins to experimentally evaluate the performance of such imaging system. This thesis provides details on different system designs and analysis and describes the advantages and challenges associated with the techniques described.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».