Completely noninvasive viscosity characterization using a portable magnetic resonance sensor
Notice bibliographique
Résumé
This repository contains all raw data files and processing scripts associated with the paper published in Physics of Fluids entitled "Completely noninvasive viscosity characterization using a portable magnetic resonance sensor" Abstract: Fluid viscosity is typically measured by extracting a sample into a separate container and analyzing the response of a moving probe. However, some fluids are hazardous or sensitive to shear, preventing vial opening or probe insertion. Therefore, completely noninvasive, non-contact measurement is desirable. The natural motion sensitivity of magnetic resonance imaging (MRI) has proven to be an effective method for characterizing fluid rheology, but industrial applications of these techniques are often constrained by the size and cost of conventional magnetic resonance scanners. In recent decades, there has been a shift toward compact MRI instruments designed to complement traditional scanners. Among these, constant-gradient portable magnet arrays represent a subset that sacrifices high-resolution imaging in favor of bulk measurements from a localized "sensitive region." The constant magnetic field gradient enhances magnetic resonance sensitivity to motion. Variations in velocity within the sensitive region lead to phase interference, modulating the signal magnitude when integrated across the dimensions of the sensitive region. In this work, we investigate the effects of the spin-up of a rotating fluid cylinder on magnetic resonance signal and its dependence on viscosity. Although the flow becomes inviscid once solid-body rotation is established, viscosity can be inferred from the rate at which the signal approaches an equilibrium following an impulsive change in fluid rotation. We demonstrate this technique by measuring the signal response of glycerol/water solutions at a range of concentrations, speeds, and heights. This technique is entirely noninvasive and does not require opening the sample vessel, which is advantageous for industrial applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,027 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».