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Enregistrement W7065806309

Experimental evaluation of fs-IR FBG sensors for application in gas turbine temperature measurement

2017· article· en· W7065806309 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermocoupleCombustorTemperature measurementInstrumentation (computer programming)Fiber Bragg gratingTurbineTemperature controlPyrometerMeasuring instrument
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas turbine engines produce thrust or power by expanding hot gases generated by burning fuel. Therefore, it is very important to measure and monitor temperature accurately in order to control and protect the engine. In particular, for advanced gas turbine engines, accurate temperature measurement in hot sections such as the combustor and turbine become increasingly important since demands for higher efficiency and more stringent emission targets drive their operation closer and closer to established limits. The ability to measure temperature under such harsh environments is currently restrained by the lack of sensors and controls capable of withstanding the high temperature, pressure and corrosive conditions present. Thermocouples are most commonly used due to their low cost and simplicity, but where steep temperature gradients exist, their slow response and instrumentation complexity demand alternative solutions. Femtosecond infrared (fs-IR) written fiber Bragg grating (FBG) sensors have inherent advantages over thermocouples for rapidly measuring high resolution temperature profiles under harsh conditions. Perhaps the greatest benefit of fs-IR FBG sensors is their quasi-distributed sensing capability, with many sensors deployable in such environments, along a single optical fiber filament. This paper presents the results of experimental studies to compare the measurement performance between a thermocouple rake and fs-IR FBG temperature probes for the combusted gas temperature at the combustor exit plane which has stiff temperature gradients. In addition, preliminary results of wall temperature measurement using fs-IR FBG sensors at the combustor wall will be presented. Along with the experimental comparison, this paper will include the pros and cons of FBG sensors, discussion of deployment strategies, as well as comments on reliability and other important considerations.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2017
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