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Enregistrement W2035297797 · doi:10.1080/10407790.2014.949568

A New Hybrid Algorithm for Numerical Simulation of VOC Emissions Using Single-Layer and Multilayer Approaches

2014· article· en· W2035297797 sur OpenAlexaff
Mazhar Hussain, Ya‐Ling He, A. A. Mohamad, Wen‐Quan Tao

Notice bibliographique

RevueNumerical Heat Transfer Part B Fundamentals · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLayer (electronics)AlgorithmComputer scienceEnvironmental scienceProcess engineeringMaterials scienceEngineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new hybrid algorithm based on the lattice Boltzmann method (LBM) and the finite-volume method (FVM) is proposed for numerically calculating the emissions of volatile organic compounds (VOCs) from building materials and predicting their space distribution. Most building envelopes are comprised of single as well as multilayer materials, with some of them being porous and others nonporous. First, only the LBM is used to calculate the VOC concentration in airtight and ventilated chambers with constant as well as variable ventilation. For multilayer materials, including both porous and nonporous, half-lattice division methodology in the LBM is used, which ensures flux continuity at the interfaces. Good agreement is found between computed results and experimental data available in the literature. The effect of variable ventilation is also studied for both types of sequences of porous/nonporous layers. Then the LBM coupled with the FVM is used to investigate the VOC concentration distribution in the room emitted from styrene-butadiene rubber (SBR) plate, and good agreement is found between obtained results and those already published. The hybrid algorithm with multilayer approach is also used to conduct a detailed study of the effect of different ventilation organizations on the concentration in the room air, and the best one is found by the simulation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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