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Enregistrement W1997729311 · doi:10.5539/mas.v9n4p319

Syntactic Foams Efficiency with the Use of Various Microspheres for Heat Supply Equipment and Pipelines Heat Insulation

2015· article· en· W1997729311 sur OpenAlexvenueno aff
А. В. Рыженков, S. I. Pogorelov, Н. А. Логинова, E. V. Belyaeva, Anastasiya Yurjevna Plestsheva

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAerogels and thermal insulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education and Science of the Russian Federation
Mots-clésSyntactic foamPipeline transportMaterials scienceMicrosphereThermal insulationThermal conductivityGlass microsphereComposite materialProcess engineeringEnvironmental scienceChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Syntactic foams are of interest to solve the problem of increase in the efficiency of heat supply equipment and pipelines heat insulation. The article analyses the efficiency of the use of various microspheres for syntactic foams when used for heat supply equipment and pipelines heat insulation. Moscow Power Engineering Institute has been conducting a large number of researches with the use of specific universal methods and the test stand which meets the modern requirements in order to determine the heat conductivity coefficient of various heat-insulating materials. These studies are designed to identify the impact of binding materials and microspheres properties over syntactic foams heat conductivity. The results of researches show that microspheres properties impact the heat-insulating characteristics of coatings.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,302

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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