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Enregistrement W1988561335 · doi:10.1029/2003jc001805

On the use of the active infrared technique to infer heat and gas transfer velocities at the air‐water free surface

2004· article· en· W1988561335 sur OpenAlexaff
Mohamed A. Atmane, William E. Asher, Andrew T. Jessup

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transferSchmidt numberMechanicsInfraredThermodynamicsLarge eddy simulationAir waterWork (physics)Heat transfer coefficientHeat fluxPhysicsTurbulenceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comparison study of the experimental and theoretical transfer velocities of heat ands gas transfer at a wavy air‐water interface is undertaken using an active infrared technique and two gas tracers. Applying the surface renewal model formalism [ Danckwerts, 1951 ], we find that the experimentally evaluated heat transfer velocity is roughly a factor of 2 higher than the transfer velocity of a gas with a low solubility in water when both are referenced to Sc = 600. Potential origins of such a discrepancy are investigated and we propose the use of the random eddy model [ Harriott, 1962 ] to explain our results. The model is an extension of surface renewal to include the eddy approach distance as a new parameter. Numerical simulations of the random eddy model have been performed using a timescale evaluated from the Active Controlled Flux Technique (ACFT) and the characteristics of heat as well as the two gases used in the experiments (He and SF6). The simulation results show that the transfer velocities of two species, referenced to the same Schmidt number, are different and that their ratio depends on the average value of the approach distance and its distribution. The model as implemented in the present work also predicts changes in the Schmidt number exponent when the hydrodynamics conditions are varied.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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