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Enregistrement W1978343633 · doi:10.1556/irase.3.2012.2.9

Measurement of thermal conductivity of building insulation foams by modulated differential scanning calorimetry — Critical review & observations

2012· article· en· W1978343633 sur OpenAlexaff
J-F. Masson, S. Bundalo-Perc, Phalguni Mukhopadhyaya

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Applied Sciences and Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAerogels and thermal insulation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferential scanning calorimetryThermal conductivityThermal diffusivityMaterials scienceComposite materialThermal effusivityHeat capacityThermal conductivity measurementPolystyrenePolyurethaneThermal insulationCalorimetryThermalThermal resistanceThermodynamicsPolymerThermal contact conductance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rise in energy prices, the need to conserve energy and the pressure to protect the environment promote the development of innovative eco-friendly thermal insulating foams for building applications. In this quest, a rapid and accurate method to measure the thermal conductivity of new foams is required during the research and product development stage. Temperature-modulated differential scanning calorimetry (MDSC) provides thermal conductivity values from heat capacity measurements on cylindrical samples less than about 20 mg in weight. This method is the basis of the ASTM E1952 standard method “Thermal Conductivity and Thermal Diffusivity by Modulated Differential Scanning Calorimetry”. In this work, the MDSC and the ASTM E1952 test methods are applied to thermal insulating foams used in construction applications. Measurements on polystyrene, polyurethane, and polyisocyanurate insulations demonstrate that MDSC possesses excellent repeatability, but its application through ASTM E 1952 provides inaccurate thermal conductivity values. Two sources of errors were identified, 1) the use of nitrogen as a purge gas, and 2) the use of an equation that inaccurately relates the measured heat capacity to thermal conductivity. Methods around these difficulties exist, but they remain untested with insulating foams.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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