A field test study of airborne wear particles from a running regional train
Notice bibliographique
Résumé
Inhalable airborne particles have inverse health effects. In railways, mechanical brakes, the wheel–rail contact, current collectors, ballast, sleepers, and masonry structures yield particulate matter. Field tests examined a Swedish track using a train instrumented with particle measurement devices, brake pad temperature sensors, and speed and brake sensors. The main objective of this field test was to study the characteristics of particles generated from disc brakes on a running train with an on-board measuring set-up. Two airborne particle sampling points were designated, one near a pad–rotor disc brake contact and a second under the frame, not near a mechanical brake or the wheel–rail contact; the numbers and size distributions of the particles detected were registered and evaluated under various conditions (e.g. activating/deactivating electrical brakes or negotiating curves). During braking, three speed/temperature-dependent particle peaks were identified in the fine region, representing particles 280, 350, and 600 nm in diameter. In the coarse region, a peak was discerned for particles 3–6 µm in diameter. Effects of brake pad temperature on particle size distribution were also investigated. Results indicate that the 280-nm peak increased with increasing temperature, and that electrical braking significantly reduced airborne particle numbers. Field emission scanning electron microscope images captured particles sizing down to 50 nm. The inductively coupled plasma mass spectrometry results indicated that Fe, Cu, Zn, Al, Ca, and Mg were the main elements constituting the particles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».