Comparison of reduction efficiency of woven straw for entrained emissions of particulate matter with diameters less than 10 µm (PM<sub>10</sub>) and less than 2.5 µm (PM<sub>2.5</sub>) from exposed areas at construction sitesA paper submitted to the Journal of Environmental Engineering and Science.
Notice bibliographique
Résumé
From an engineering application point of view in reducing fugitive particulate matter emissions, this paper presents experimental data comparing the efficiency of woven straw at reducing entrained emissions of particulate matter with diameters less than 10 µm (PM10) with that for particulate matter with diameters less than 2.5 µm (PM2.5) at construction sites. A series of field-analogous experiments were carried out to continuously measure PM10 and PM2.5 using laser particle monitors in an artificial wind tunnel system. It was found that the efficiency of woven straw at reducing either PM10 or PM2.5 is significantly dependent on the woven straw coverage ratio. The maximum reduction efficiencies for PM10 and PM2.5 are about 40% and 12%, respectively. Note that the reduction efficiencies approach zero as the coverage ratio is less than about 40%. Total elimination of PM2.5 and PM10 emissions is not possible, even using full-coverage woven straw. Reduction of PM2.5 emissions is less efficient than that of PM10 emissions using woven straw, and this trend is likely more obvious with an increase in the woven straw coverage ratio. The ratio of reduction efficiencies (R) between PM2.5 and PM10 for woven straw decreased slightly with an increase in the woven straw coverage ratio. Overall, for wind speeds of 0.5–3.0 m/s, silt contents of 4.8%–21.0%, and soil moisture contents of 10%–30% as used in this work, the average value of R is 0.31. The effects of wind velocity, silt content, and moisture content on the reduction efficiencies are also discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».