Impact of Physical Properties on Ozone Removal by Several Porous Materials
Notice bibliographique
Résumé
Models of reactive uptake of ozone in indoor environments generally describe materials through aerial (horizontal) projections of surface area, a potentially limiting assumption for porous materials. We investigated the effect of changing porosity/pore size, material thickness, and chamber fluid mechanic conditions on the reactive uptake of ozone to five materials: two cellulose filter papers, two cementitious materials, and an activated carbon cloth. Results include (1) material porosity and pore size distributions, (2) effective diffusion coefficients for ozone in materials, and (3) material-ozone deposition velocities and reaction probabilities. At small length scales (0.02-0.16 cm) increasing thickness caused increases in estimated reaction probabilities from 1 × 10(-6) to 5 × 10(-6) for one type of filter paper and from 1 × 10(-6) to 1 × 10(-5) for a second type of filter paper, an effect not observed for materials tested at larger thicknesses. For high porosity materials, increasing chamber transport-limited deposition velocities resulted in increases in reaction probabilities by factors of 1.4-2.0. The impact of physical properties and transport effects on values of the Thiele modulus, ranging across all materials from 0.03 to 13, is discussed in terms of the challenges in estimating reaction probabilities to porous materials in scenarios relevant to indoor environments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».