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Enregistrement W1651652910 · doi:10.1109/ias.2011.6074281

3D numerical study of wire-cylinder precipitator for collecting ultrafine particles from diesel exhaust

2011· article· en· W1651652910 sur OpenAlexaff
Niloofar Farnoosh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerosol Filtration and Electrostatic Precipitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiesel exhaustCylinderUltrafine particleDiesel engineDiesel fuelExhaust gas recirculationAutomotive engineeringMaterials scienceMetallurgyEnvironmental scienceWaste managementEngineeringMechanical engineeringExhaust gasNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A precipitator section is modeled numerically in 3D to determine the collection efficiency for conductive diesel exhaust particulates. It consists of a circular tube and a wire electrode mounted at the center of the tube, supplied with a negative high dc voltage, while the tube is electrically grounded. The analytical solutions of Poisson and current continuity equations are implemented to obtain the ionic space charge density and electric potential distributions in the channel. Commercial CFD FLUENT software is used to solve the k-ε turbulent flow model, while also considering the electrical body forces. Particle charging and motion equations are solved using Discrete Phase Model (DPM) feature of the FLUENT and programming User Defined Functions (UDFs). Particles are assumed to be charged by combined field and diffusion charging mechanisms. Effects of some electrical characteristics of diesel exhaust particulates, such as charge-to-mass ratio and particle migration velocity, on collection efficiency are assessed. Patterns of particle deposition along the channel are evaluated and compared for different particle sizes. Numerical modeling of the 3D EHD flow pattern induced by corona discharge is demonstrated in the cross section of the tube when the corona wire is slightly off-center (eccentric) in an arbitrary direction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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