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
Notice bibliographique
Résumé
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».