Computational Fluid Dynamics (CFD) Applied to a Glass Vaporization Chamber for Introduction of Micro- or Nano-Size Samples into Lab-Based ICPs and to a CFD-Derived (and Rapidly Prototyped Via 3D Printing) Smaller-Size Chamber for Portable Microplasmas
Notice bibliographique
Résumé
Computational fluid dynamics (CFD) is used extensively in many industries ranging from aerospace engineering to automobile design. We applied CFDs to simulate flows inside vaporization chambers designed for micro- or nano-sample introduction into conventional, lab-based inductively coupled plasmas (ICPs). Simulation results were confirmed using smoke visualization experiments (akin to those used in wind tunnels) and were verified experimentally using an ICP-optical emission spectrometry (ICP-OES) system with a fast-response photomultiplier tube (PMT) detector, an ICP-OES system with a slower-response charge injection device (CID) detector, and an ICP-mass spectrometry (ICP-MS) system. A pressure pulse (defined as a momentary decrease of the optical emission intensity of ICP background) was not observed when employing widely used ICPs either with a CID detector or with ICP-MS. Overall, the simulations proved to be highly beneficial, for example, detection limits improved by as much as five times. Using CFD simulations as a guide, a rapidly prototyped, 3D-printed and smaller-size vaporization chamber (a scaled-down version of that used with ICPs) is being evaluated for potential use with a portable, battery-operated microplasma. Details are provided in this chapter.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».