A Comparison of Test Methods for Evaluating Textiles for Protection from Hot Water Splash
Notice bibliographique
Résumé
The number of lost-time accidents associated with hot fluids and steam is of the same magnitude as those attributed to flash fire, yet little attention has been paid to protection against these hazards. Conventional materials that are used in the petrochemical industry for protection against short-duration flash fires do not perform well against either a hot liquid or steam hazard primarily because the fluid is able to penetrate the materials. ASTM F2701, Evaluating Heat Transfer Through Materials for Protective Clothing Upon Contact with a Hot Liquid Splash, was compared to two other similar test methods developed at the University of Alberta. Tests of the three methods were conducted using materials intended to protect individuals against a hot liquid splash. All materials used in the evaluation contained either a semipermeable membrane (polytetrafluoroethylene or polyurethane) or were impermeable to liquid penetration; as a result, energy transfer rates were low in comparison to permeable, or more conventional, flame-resistant materials. The analysis used in the evaluation of test methods utilized energy absorbed at the sensor surface rather than Stoll because, in most cases, the materials were protective enough to prevent burn injury under the chosen fluid temperatures and exposure durations. Both alternative test methods were found to provide superior differentiation among fabrics compared to the existing standard. In the set of fabrics tested (a mix of semipermeable and impermeable), SPSS (a statistical package) was used to evaluate test results. The ASTM F2701 method was only able to separate the samples into three groups based on energy transferred through the material. Both alternative test methods were able to separate the test fabrics into six distinct groups, indicating that both alternative tests provided better differentiation among fabrics than ASTM F2701.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».