Aerosol generation using a joint vapor–nuclei type generator: Factorial design to characterize its performance
Notice bibliographique
Résumé
The performance of a joint vapor–nuclei type aerosol generator was investigated using a 24 factorial design experiment. The generator produced stable, reproducible monodisperse aerosols with aerodynamic diameters from 0.79 to 3.1 µm. The geometric standard deviation (GSD) ranged from 1.09 to 1.31. The factorial design experiment indicated that atomizer flow rate and temperature of aerosol material were the significant factors that control the number mean diameter (NMD) of product aerosols, while the diameter of the condensation chimney had a significant effect on aerosol monodispersity. Among these significant factors, the generator had a rapid, reproducible response to atomizer flow rate. As a result, it was used as an adjustment parameter to fine-tune the performance of the generator. Its main effect on NMD was –1.3 µm per increase of 1.0 L/min in atomizer flow rate. Experimental results suggested that a power-law relationship could be used to predict the NMD of product aerosols. This study confirmed that the atomizer must produce >105 cm–3 of primary mists to generate monodisperse aerosols by heterogeneous condensation. Key words: aerosol generator, monodisperse, condensation, nuclei, factorial design, heterogeneous, homogeneous.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».