Contribution au développement d'un capteur optique de champ électrique
Bibliographic record
Abstract
Ce travail présente une contribution au développement d'un capteur optique de fort champ électrique à basse fréquence (50-60 Hz). Le principe de mesure du capteur se fait à partir de l'effet électro-optique sur un cristal de niobate de lithium sans électrodes de contact. Le principe devient effectif par l'usage du montage statique à polarisation circulaire permettant de se retrouver directement dans la zone linéaire de transmittance optique du système. \n \nAprès un rappel sur les concepts de base de l'optique des milieux anisotropes et de l'effet électro-optique linéaire (communément appelé effet Pockels), une étude a été faite sur le choix de la meilleure configuration électro-optique offerte par le niobate de lithium. Par la suite, une modélisation par la méthode des éléments finis nous a permis de choisir parmi différentes sections possibles de cristal, celle qui correspondait le mieux à une distribution de champ interne uniforme. \n \nDes études expérimentales ont été réalisées conjointement à la modélisation pour caractériser le comportement du cristal vis à vis de l'effet électro-optique avec ou sans bague de protection. Après une brève introduction sur les capteurs à fibre optique, une explication exhaustive est donnée sur le design des pièces internes et le processus de fabrication du capteur. Ensuite, les essais du premier prototype du capteur optique de champ électrique sur les installations à haute tension sont présentés et discutés. Pour terminer, une discussion est présentée sur les améliorations à apporter sur le capteur et des solutions sont proposées. \n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".