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Enregistrement W2594305068 · doi:10.17975/sfj-2016-008

Modelling Diffusion in a Physically Constrained System: A Numerical Approach

2016· article· en· W2594305068 sur OpenAlexaffvenue
Adam Jozefiak, Jim Zhang Hao Li

Notice bibliographique

RevueSTEM Fellowship Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusionExponential functionDiffusion equationAnomalous diffusionKnudsen diffusionFick's laws of diffusionStatistical physicsMathematical modelMathematicsMechanicsPhysicsThermodynamicsMathematical analysisComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffusion has been described on a microscopic scale by Einstein as a probabilistic collision of particles. On a macroscale, diffusion has been thoroughly described by Fick’s laws. However, the solutions to Fick’s laws are limited to idealized physical systems. The aim of this experimental study is to provide a mathematical model for diffusion which incorporates both macroscopic and microscopic properties to effectively model diffusion in a geometrically constrained two-dimensional system. Based on macroscopic and microscopic properties, two-dimensional diffusion was modelled as a summation of equally probable paths of diffusion. The point source diffusion of hydrochloric acid in an arena with variable barrier dimensions was monitored continuously using a pH probe. The numerical solution of the mathematical model for each experimental condition was determined and the pre-exponential factor was fit to the measurements. The average pre-exponential value was determined for each experimental condition, and t-scores were calculated to compare the average pre-exponential values which were found to be statistically similar. This indicates that the proposed model is an accurate model as it predicts identical pre-exponential values between experimental conditions, accounting for all variants that it attempts to model. This model provides a bridge between the microscopic and macrcoscopic theoretical descriptions of diffusion that were independently postulated by Einstein and Fick. Applications of the model include the approximation of locations of leakage in hydraulic systems.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,194 · 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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