Three-Dimensional Transient Heat, Mass, and Momentum Transfer Model to Predict Conditions of Canola Stored inside Silo Bags under Canadian Prairie Conditions: Part II. Model of Canola Bulk Temperature and Moisture Content
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<abstract> A three-dimensional transient heat, mass, and momentum transfer model was developed to predict temperatures and moisture contents of canola stored inside silo bags under Canadian Prairie conditions. The developed model calculated the condensation and production of water and heat generated by the respiration of microorganisms inside silo bags. This model was coupled with the soil temperature model developed in part I. These developed models were validated using weather data as input and measured temperatures and moisture contents inside silo bags filled with canola at 9.1%, 10.5%, or 14.4% initial moisture content (MC). The developed models had a poor prediction of the temperature and moisture content of the 14.4% MC canola because the canola seeds spoiled and clumped together in less than four months. The developed models could explain more than 90% of the measured temperatures inside the silo bags filled with 10.5% MC canola without underestimation or overestimation. The average absolute difference was less than 1.9°C ±0.1°C and 0.7°C ±0.0°C inside silo bags with 9.1% and 10.5% initial MC, respectively. The developed models could explain more than 94% of the measured moisture contents of canola stored inside the silo bags with â¤10.5% initial MC. The average absolute difference between measured and predicted moisture contents of canola was â¤0.4% ±0.0% inside the silo bags filled with 9.1% and 10.5% MC canola. Simulation results showed that condensation on the canola seeds mostly occurred at the boundary of silo bags, and canola inside hot spots might produce â¥2.5 fold of heat production, which was measured under small-scale laboratory conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 découle