Mathematical model and sensor development for measuring energy transfer from wildland fires
Notice bibliographique
Résumé
Current practices for measuring high heat flux in scenarios such as wildland forest fires use expensive, thermopile-based sensors, coupled with mathematical models based on a semi-infinite-length scale. Although these sensors are acceptable for experimental testing in laboratories, high error rates or the need for water cooling limits their applications in field experiments. Therefore, a one-dimensional, finite-length scale, transient-heat conduction model was developed and combined with an inexpensive, thermocouple-based rectangular sensor, to create a rapidly deployable, non-cooled sensor for testing in field environments. The proposed model was developed using concepts from heat conduction and with transient temperature boundary conditions, to avoid complicated radiation and convection conditions. Constant heat flux and tree-burning tests were respectively conducted using a mass loss cone calorimeter and a propane-fired radiant panel to validate the proposed analytical model and sensor as well as test the sensor in a simulated forest fire setting. The sensor was mounted directly beside a commercial Schmidt–Boelter gauge to provide data for comparison. The proposed heat flux measurement method provided results similar to those obtained from the commercial heat flux gauge to within one standard deviation. This suggests that the use of a finite-length scale model, coupled with an inexpensive thermocouple-based sensor, is effective in estimating the intense heat loads from wildland fires.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».