Aviation Emissions Index Derivation Methodologies from Flight Data, including Black Carbon and Aerosols
Notice bibliographique
Résumé
The NRC has undertaken aviation emissions flight research. Principally aimed at Heavy and Super Jet Transports, the project has applied the NRC T-33 to measure condensation nuclei (CN), black carbon (BC), volatile organic compounds (VOC) and oxides of nitrogen (NOy) from aircraft flying enroute at high altitude. Most recently, the T-33 and flight profiles, developed under the research, have been applied to the comparative measurement of jet biofuel emissions. During the course of the project, techniques have been developed, for the derivation of estimated Emission Indices (EI) of pollutant species, measured on the ground (during taxy, departure or arrival runway operations) or inflight. In particular, if the jet engine exhaust jet streams were very young, air temperature measurements were used to correlate to empirically modeled turbulent jet mixing fluid dynamics, thereby deriving the applicable dilution factors (DF) to apply to the measured concentrations. For exhaust plumes which were not very young (i.e. not in a state of turbulent mixing, but rather in a state of turbulent or quiescent diffusion), flight data has involved techniques for the full cross-sectional measurement of wakes, including jet wake and wake vortex regimes. Not only has this captured the nature of wake structures under very strong static and dynamic influences, but permitted the measurement of aerosol emission index numbers directly. © 2012 by The Crown in Right of Canada. Published by the American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».