Experimental Investigation of Vertical Marine Surface Icing in Periodic Spray and Cold Conditions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the ice load accumulated on a vertical plate of marine platforms during periodic spray icing in a cold room was investigated experimentally. The mass and thickness of ice formation on the plate along with several parameters such as relative humidity, the front and back surface temperatures of the vertical plate, initial temperature of water, and the spray mass flux impinging on the plate were measured and discussed. Analysis of variance (ANOVA), which is a statistical data analysis method, was utilized to interpret the contribution of the investigated parameters during the icing experiments, comparing the effect of each parameter and their interactions on the quantity of ice accumulated on the vertical plate. The primary analysis of the empirical results illustrates that the ambient temperature, airflow velocity, the distance between the fan and the plate, salinity and the timing of spray events have influences in the icing intensity and the amount of ice formation on the vertical plate. The errors between the average ice thicknesses obtained from two different experimental approaches were from 5 to 20%. For the saline ice formation, the temperature difference between the front and back of the vertical plate was greater than that of the pure ice formed during the spray icing event. The primary experimental results alongside the ANOVA analysis verified that airflow velocity is the most effective parameter, with a high level of interaction for time and temperature.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».