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Enregistrement W2510891140

Noise Control for High Plume Exhaust Fans: A Case Study

2016· article· en· W2510891140 sur OpenAlexaffvenue
Peter VanDelden, Greg Downey, Matt Downey

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlenum spaceNoise reductionNoise (video)Noise controlMixing (physics)EngineeringCasingAutomotive engineeringDamperAirflowAmbient noise levelReduction (mathematics)AcousticsEnvironmental scienceSound (geography)Mechanical engineeringStructural engineeringComputer sciencePhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High plume exhaust fans are a notable source of noise for institutions that use fume hoods. These fans are intended toaddress local air quality effects without the need for tall stacks. This is done through the use of high air velocity to propel airemissions upwards. The exhaust is also mixed with dilution air directly at the exhaust point. It is common practice for twoor more units to operate together from a common mixing plenum. The fans exhaust a constant flowrate and compensate forthe change in fume hood airflows by drawing air into the mixing plenum through a bypass damper. The noise emissionlocations are therefore the exhaust point, the bypass intake, fan casing, and the casing of the mixing plenum. Each of theseemission locations becomes significant when large sound level reductions are needed. Large reduction amounts can benecessitated by strict sound level criteria, or close proximity to the points of reception. In the case illustrated here, the pointsof reception were close to the fans. A sound level reduction of approximately 25 dB was needed from the entire system. Itwas therefore necessary to mitigate all of the emission points to achieve an effective overall reduction. Mitigation solutionsproviding this level of reduction are not available from the manufacturer. A supplier focussed on custom noise mitigationwas retained to design, manufacture and install a package of mitigation measures. The final product achieved the necessaryreductions and resulted in a much more pleasant acoustic environment in adjacent areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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