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Enregistrement W1154958140 · doi:10.1520/stp104097

Non-destructive Test Methods to Assess the Level of Damage to Firefighters' Protective Clothing

2012· book-chapter· en· W1154958140 sur OpenAlexaff
Moein Rezazadeh, David A. Torvi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingTest (biology)Forensic engineeringEngineeringGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the service life of firefighters' protective clothing, individual aspects of its performance change due to factors such as thermal exposure. Although there are some standards for the inspection of firefighters' protective clothing, test methods that could be used to completely determine the level of damage and the remaining service life of such clothing have not yet been developed. In order to develop these test methods, it is necessary to understand how individual aspects of the performance of protective clothing deteriorate after exposure to fireground conditions. In this project, specimens consisting of an outer shell, a moisture barrier, and a thermal liner were thermally aged and tested using 20 kW/m2 exposures in a cone calorimeter. Two different outer shell fabrics, one undyed (light brown in color) and one dyed (black), were tested. Changes in the tensile strength of the outer shell resulting from single and multiple exposures were measured. Changes in the color of the outer shell were also measured using digital image analysis. The study demonstrates that multiple exposures to this heat flux level were less destructive than a single exposure of the same total duration. Color measurements showed good potential as a possible nondestructive means of evaluating the condition of the outer shell fabric, as these color measurements could be correlated to the loss in tensile strength of the outer shell. Possible future work to evaluate other aspects of the performance of these materials is discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,207
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,188 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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