Measured and predicted temperatures in a grain processing building under heat treatment – 2. Mathematical modeling of heat and mass transfer during heat treatment
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
Jian, F., P.G. Fields, D.S. Jayas, N.D.G. White and M. Loganathan. 2012. Measured and predicted temperatures in a grain processing building under heat treatment – 2. Mathematical modeling of heat and mass transfer during heat treatment. Canadian Biosystems Engineering/Le genie des biosystemes au Canada 54:3.93.17. Heat treatment to control pest insects in grain processing facilities is becoming more widely used because the fumigant methyl bromide has generally been phased out due to its atmosphere ozone-depleting characteristics. Models with finite difference method, using realistic boundary conditions, were developed to predict the heat and mass transfer that occurred on a concrete floor, in the presence and absence of grain, inside a heattreated building. Temperatures measured every 2 min at 0.5 m below the ceiling and 0.05 m above the bare concrete floor and room relative humidity (RH) were used to model temperature and water loss inside wheat and oats. Temperatures on the surface of the concrete floor and in the grain measured every 2 min during the heat treatment were used to verify and validate the developed models. The maximum and minimum residues between the measured and predicted temperatures of the concrete floors under grain were 3.2°C and -2.8°C, respectively. The larger residues were mostly located at the beginning of the heat treatment. After concrete floor temperatures reached 25°C, the residues between the measured and calculated temperatures of concrete floors under grain were less than ±1°C. These residues were also less than the differences between the temperatures measured in different replicates.
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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