Fibre optic sensors for high temperatures and fire scenarios
Notice bibliographique
Résumé
In both industrial applications and fire scenarios, sensing may be required at very high temperatures. Such sensing could be used to monitor and control equipment in industrial situations or to provide an emergency management system in a structural fire. Conventional fibre optic sensors (FOS), however, are limited to relatively low temperatures. Thus, this paper discusses the development of technology for fibre optic sensing at high temperatures.FOS with a special coating for resisting high temperatures is being employed to measure temperatures and strains on fibre reinforced polymer (FRP) tensile coupons. These sensors are attached to the coupons and tested in a special high temperature material testing facility at Queen?s University. This test facility can perform well-controlled tests up to 600°C with a load capacity of 600 kN. The stimulated Brillioun scattering method (SBS) is used to interpret the measurements. Using Optical Frequency Domain Reflectometry (OFDR) on data collected from carbon coated fibres, a relationship between strains and the optical wavelength shifts is discovered. In addition to FOS, the particle image velocimetry (PIV) method is used to determine the state of strain and deformation in the coupons.To illustrate the potential application in a structure, two full-scale T-beams (4 m span) are constructed with FOS attached to the internal longitudinal reinforcement. These T-beams are strengthened with external FRP, and fire protection for the FRP is provided by sprayed insulation. These beams are then exposed to a standard ASTM fire while under sustained loading.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».