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Enregistrement W1996284643 · doi:10.1002/cjce.22004

Modelling of particulate matter transformations and capture efficiency

2014· article· en· W1996284643 sur OpenAlexvenueno aff
Jonas Sjöblom, Ananda Subramani Kannan, Houman Ojagh, Henrik Ström

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerosol Filtration and Electrostatic Precipitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesComputational fluid dynamicsInertDeposition (geology)Work (physics)Substrate (aquarium)Filter (signal processing)Process engineeringMaterials scienceChemistryMechanicsComputer scienceMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current work, a comprehensive computational fluid dynamics (CFD) model is developed for an accurate description of the transport and transformation of automotive particulate matter (PM) in monolithic reactors. The model accounts for the developing gas flow, the evaporation of hydrocarbons (HCs) from the particles, and the adsorption of HCs in the washcoat, as well as motion, shrinkage, and deposition of particles in the channel. The comprehensive CFD model is used to validate a simplified tanks‐in‐series approach with a conceptual model for PM transformations. In the development of more detailed and accurate chemical kinetics for the reactions of PM in filters, it will be necessary to also predict the time‐resolved properties of the particles collected in the filter (e.g., reactivity, amount of adsorbed HCs). It is shown in this work how the data necessary to construct such models can be obtained in situ with the aid of the conceptual model and PM measurements over an inert open substrate.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,169

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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