Modelling aerosol concentration distributions from transient (puff) sourcesA paper submitted to the Journal of Environmental Engineering and Science.
Notice bibliographique
Résumé
A field trial involving 50 separate releases of inert aerosol (kaolin) was conducted to determine the concentration distribution within aerosol puffs resulting from near-instantaneous releases. Atmospheric conditions during the trial fell within Pasquill stability classes A and B (very and moderately unstable, respectively). Aerosol concentration measurements were made using a scanning lidar system operating at 1.06 μm. Artificial neural network (ANN) models were developed using the data to predict concentration distributions, given a number of meteorological parameters. The ANN predictions were compared to those from traditional Gaussian puff models, and provided better predictions than the Gaussian model parameterizations examined. The ANN models were also used to develop Gaussian fitting parameters to replace traditional Pasquill and Slade dispersion coefficients. The ANN-derived dispersion coefficients provided better predictions of measured puff concentration distributions than either the Pasquill or Slade parameterizations, though the full multi-input ANN models provided even better predictions than the Gaussian puff model using ANN-derived dispersion coefficients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».