Modeling Ozone Removal to Indoor Materials, Including the Effects of Porosity, Pore Diameter, and Thickness
Notice bibliographique
Résumé
We develop an ozone transport and reaction model to determine reaction probabilities and assess the importance of physical properties such as porosity, pore diameter, and material thickness on reactive uptake of ozone to five materials. The one-dimensional model accounts for molecular diffusion from bulk air to the air-material interface, reaction at the interface, and diffusive transport and reaction through material pore volumes. Material-ozone reaction probabilities that account for internal transport and internal pore area, γ(ipa), are determined by a minimization of residuals between predicted and experimentally derived ozone concentrations. Values of γ(ipa) are generally less than effective reaction probabilities (γ(eff)) determined previously, likely because of the inclusion of diffusion into substrates and reaction with internal surface area (rather than the use of the horizontally projected external material areas). Estimates of γ(ipa) average 1 × 10(-7), 2 × 10(-7), 4 × 10(-5), 2 × 10(-5), and 4 × 10(-7) for two types of cellulose paper, pervious pavement, Portland cement concrete, and an activated carbon cloth, respectively. The transport and reaction model developed here accounts for observed differences in ozone removal to varying thicknesses of the cellulose paper, and estimates a near constant γ(ipa) as material thickness increases from 0.02 to 0.16 cm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».