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Enregistrement W2273149229 · doi:10.4271/2004-01-1433

Characterization of the Soot Deposition Profiles in Diesel Engine Exhaust Gas Recirculation (EGR) Cooling Devices Using a Digital Neutron Radiography Imaging Technique

2004· article· en· W2273149229 sur OpenAlexafffund
Basel I. Ismail, Daniel Ewing, James S. Cotton, Jen‐Shih Chang

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésNeutron imagingExhaust gas recirculationCharacterization (materials science)SootMaterials scienceDiesel engineExhaust gasAutomotive engineeringNuclear engineeringNeutronChemistryWaste managementEngineeringCombustionPhysicsNanotechnologyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A non-destructive neutron radiography technique was used to measure the thickness of diesel soot deposited in the tubes of exhaust gas recirculation (EGR) cooling devices. Measurements were performed to characterize the fouling in single-tube and three-tube devices for laminar and turbulent flows. Measurements were also performed to characterize the effect that the design of the inlet header had on the deposition characteristics in the device. The analysis of the neutron images showed that the soot deposition in the single-tube device occurred at a faster rate for a turbulent flow than for a laminar flow. The deposition thickness decreased along the tubes for both flow regimes. More soot deposited in the center tube of the three-tube bundle for the expansion angle 45° inlet header suggesting there was an uneven distribution of the exhaust gas flow in the tube bundle. For the device with the expansion angle 60° inlet header the soot was approximately more evenly distributed along the tubes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations29
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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