MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2049443327 · doi:10.1021/es902391t

Simulation of UV Photoreactor for Degradation of Chemical Contaminants: Model Development and Evaluation

2010· article· en· W2049443327 sur OpenAlexaff
Siamak Elyasi, Fariborz Taghipour

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsDegradation (telecommunications)Process (computing)Process engineeringEulerian pathChemical processTRACEREnvironmental scienceComputer scienceMaterials scienceNuclear engineeringChemistryMechanicsChemical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Models simulating the performance of UV reactors enhance our understanding of the fundamental principles governing the operation of these units. When modeling the performance of UV reactors, governing equations for all related phenomena are derived and solved. This research presents a step-by-step methodology to setup and solve the governing equations determining the performance of UV reactors and to evaluate the results. A computational fluid dynamic (CFD) model was developed in order to simulate UV photoreactors in the Eulerian framework for chemical removal using a UV-based hydroxyl radical initiated oxidation process. Verifying the results of the integrated CFD model, a novel method was developed using a modified planar laser-induced fluorescence technique for measuring tracer concentration profiles inside the UV reactor. In addition, the components of the CFD model--hydrodynamics and radiation--were evaluated using experimental profile throughout the entire reactor. This verified procedure can be applied to the simulation and optimization of UV photoreactors with various geometries and operating conditions.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations52
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetWater Quality Monitoring and AnalysisTravaux en français237 207