Hydro 2002, Kiris, Turkey Recent advances in estimating uncertainties in discharge measurements with the ASFM
Notice bibliographique
Résumé
This paper concentrates on the present understanding of the accuracy of the ASFM, both in terms of the systematic and random uncertainties. The described progress achieved since the initial paper on the ASFM uncertainties was published at Hydro 2001 is based on the results of direct field measurements of turbulent intensities and temperatures in the boundary zones, precise measurements of transducer spacings, and repeat discharge measurements. Further work required to achieve and confirm the accuracies demanded by the hydroelectric industry is also outlined. 1. ASFM operation Traditional discharge measurement methods such as current meters or the more recently introduced timeof -flight acoustic flow meters, have been and continue to be used for measuring turbine discharges at short intakes of low-head plants. Their continued use, in spite of significant practical difficulties (introduction of obstructions into the flow, intensive labour requirements, including even the necessity of dewatering the intake, and major interference with power generation), clearly demonstrates that a more efficient discharge measurement tool is needed. This tool should be at least as accurate as those available today, but faster, easier and cheaper to use. In addressing this need, over the last 10 years ASL Environmental Sciences, and more recently a subsidiary company, ASL AQFlow Inc., both of Sidney, British Columbia, Canada, have developed the Acoustic Scintillation Flow Meter (ASFM). The ASFM utilizes the natural turbulence embedded in the flow, as shown in Fig. 1. Two transmitters are placed on one side of the intake, two receivers at the other. The signal amplitude at the receivers varies randomly as the turbulence along the propagation paths changes with time and the flow. If the two ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».