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Enregistrement W2059999544 · doi:10.1080/02786826.2014.955565

Observations of a Correlation Between Primary Particle and Aggregate Size for Soot Particles

2014· article· en· W2059999544 sur OpenAlexaff
Ramin Dastanpour, Steven N. Rogak

Notice bibliographique

RevueAerosol Science and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSootAerosolParticle sizePopulationParticle (ecology)Aggregate (composite)CombustionParticle numberCluster (spacecraft)MineralogyMaterials scienceChemistryComposite materialVolume (thermodynamics)PhysicsThermodynamicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For decades, soot has been modeled as fractal-like aggregates of nearly equiaxed spherules. Cluster–cluster aggregation simulations, starting from a population of primary particles, give rise to structures that closely match real aerosols of solid particles produced in flames. In such simulations, primary particle size is uncorrelated with aggregate size, as all aggregates contain primary particles drawn from the same population. Aerosol measurements have been interpreted with this geometric model. Examination of transmission electron micrographs of soot samples from various sources shows that primary particle sizes are not well mixed within an aerosol population. Larger aggregates tend to contain larger primary particles and the variation in size is much larger between aggregates than within aggregates. The soot sources considered here are all substantially not well-mixed (aircraft jet engine, inverted diffusion flame, gasoline direct injection engine, heavy-duty compression ignition engine). The observed variations in primary particle size can be explained if soot aggregates are formed and grew by coagulation in small zones of the combustion chamber, prior to dilution and transport (with minimal coagulation) to the sampling system.Copyright 2014 American Association for Aerosol Research

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
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

Citations105
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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