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Enregistrement W1984932698 · doi:10.1109/nafips.2006.365853

Investigation and Fuzzy Regime for Biogas Transport in Hydrophobic Permeable Polymer

2006· article· en· W1984932698 sur OpenAlexaff
Ahmad Qasaimeh, Maria Elektorowicz, Jasiuk Iwona

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasMethanePolymerMaterials scienceGaseous diffusionConvectionFacilitated diffusionPetroleum engineeringChemical engineeringMechanicsChemistryMembraneWaste managementComposite materialEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to control methane and carbon dioxide by a new intelligent approach in landfills. This intelligent approach entails a new configuration of the gas collection system, new permeable hydrophobic polymer medium for gas collection, and an intelligent fuzzy system for modeling and controlling gas transport in the system. The new configuration of the gas collection system consisted of permeable hydrophobic polymer material for better collection. For the investigation of gas transport within polymer, diffusion and convection flow tests were conducted. For gas diffusion through the system, a simulation was done using a box filled with polymer material with multi-ports for gas entrance and sampling. Sensors and a data acquisition system collected information about gas concentration with time and distance through the polymer. For gas convection through the system, a bottle filled with polymer medium was used. An airflow, manometer and flowmeter were used to characterize gas convection and medium permeability. Information collected about temperature variations were recorded to obtain their effect on gas convective flow, and gas diffusive flux through the permeable polymer medium. The fuzzy logic used obtained information to model and control the biogas transport in the new system to wider range conditions

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,855

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,199
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; 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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