MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2185384308

Accuracy Improvement for Measurement of Gas Diffusivity through Thin Porous Media

2012· dissertation· en· W2185384308 sur OpenAlexfundno aff
Lu Dong

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermal diffusivityDimensionless quantityPorous mediumDiffusionPorosityFourier numberGaseous diffusionMaterials scienceThermodynamicsMechanicsChemistryPhysicsHeat transfer coefficientHeat transferComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate measurement of the gas diffusion coefficient through porous media is of significant interest to science and engineering applications including mass transfer through soils, building materials, and fuel cells to name a few. Accurate measurements are necessary for simulation and optimization of complex systems involving gas transport. The Loschmidt cell, or closed tube method has been extensively used to measuring the binary gas diffusion coefficient of gas pairs. Recent studies have used a modified Loschmidt cell with an additional porous sample to measure the effective diffusion coefficient through the porous sample. The method employs what is called the resistance network method for calculating the effective diffusion coefficient through the porous sample. \n \nIn this study, a one-dimensional simulation was developed to evaluate the accuracy of the resistance network method with a modified Loschmidt cell. Dimensionless parameters are shown to be applicable for both the conventional Loschmidt cell as well as the modified Loschmidt cell with the porous sample. A parametric simulation study was performed to show that the error relates closely to the ratio of diffusive resistances of the sample and bulk gas denoted as the resistance ratio, Ω*. With a simulated experimental duration of 250s, which is typical of experiments in literature, the error was found to be negligible when Ω* < 0.1 but increased dramatically for Ω* > 0.1 up to a maximum of approximately 20% error. The equivalent Fourier number, Fo_eq, based on the equivalent diffusivity, D_eq, was proposed as an approximate expression for the degree to which the concentration gradient in the test cell has evolved. It was found that the error has nearly a linear relationship with Fo_eq. Since a lower Fo_eq means a less decayed profile with significant transience remaining, as Fo_eq drops, the the error increases. By controlling the simulation test length for different thickness and diffusivity samples such that Fo_eq = 12.5, the error was reduced to less than 1% over most of the range of parameters and less than 6% over the full range of parameters spanning two orders of magnitude for both thickness and diffusivity. \n \nThe resistance network method requires the measurement of the sample thickness, a diffusion length, and two diffusion coefficients using with the modified Loschmidt cell (one with the porous sample and one without). Analysis found that the equation used for calculating the effective diffusion coefficient, D_eff, through the porous sample inherently magnifies the relative uncertainty of the measured values in the final calculated value for D_eff. When Ω* < 1, the percentage uncertainty in both diffusion coefficient measurements could potentially be magnified by one or more orders of magnitude. To mitigate uncertainty in D_eff, Ω* must be greater than 1 to ensure that the uncertainty is magnified by no more than a factor of 2. \n \nThis study recommends that modified Loschmidt experiments aim for Ω* = 1 and Fo_eq = 12.5 to greatly reduce the error and uncertainty in the measurement of D_eff.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUWSpace (University of Waterloo)Même sujetHeat and Mass Transfer in Porous MediaTravaux en français237 207