Density effects of silica aerogel insulation on the performance of a graphite probe calorimeter
Notice bibliographique
Résumé
Purpose With the introduction of a novel graphite probe calorimeter, called the Aerrow, various thermal insulating materials are being explored to further improve the device. Silica‐based aerogels are proving to be an optimal material due to their low densities, small thermal conductivities, rigidity, and machinability. The aim of this work is to determine how various silica aerogel densities affect the Aerrow’s performance. Methods Performance concerns three areas: heat transfer from the core, the Aerrow’s beam quality dependence, and the effects of an applied magnetic field on its measurement of absorbed dose to water. A numerical heat transfer study was done to determine heat transfer time constants. The EGSnrc radiation transport toolkit was used to determine absorbed dose conversion factors which are used to quantify the Aerrow’s beam quality dependence. Dose conversion factors for Cobalt‐60 and two clinical photon beams (6 and 10 MV) were determined. Magnetic field perturbation factors are used to characterize the Aerrow’s performance under an applied magnetic field. EGSnrc with the magnetic field transport algorithm was used to determine these perturbations for a 1.5 T MR‐linac. Several aerogel densities (0.01–0.55 g ) were examined for each performance area. Results Heat transfer time constants were found to vary from 52 ± 2 to 117.4 ± 0.4 s. The time constants decreased with increasing aerogel density. The Aerrow’s beam quality dependence varied between 0.5% and 1%, decreasing with increasing aerogel density. Beam quality dependence was determined in the range of Co to 10 MV (58.4% ≤ ≤ 73.5%). Under an applied magnetic field, perturbations were smallest when the Aerrow was parallel to the field. Perturbations varied more so when the Aerrow was perpendicular to the magnetic field and increased with increasing aerogel density. In all cases, perturbations were less than 0.6% from unity with a relative uncertainty of 0.1%. Conclusion Silica‐based aerogels demonstrate an improved performance over thermal insulation used in previous iterations of the Aerrow. With it, the Aerrow has shown to be robust in several areas. If heat transfer can be properly corrected for in the dose determination and the parallel orientation is used under a magnetic field, then the high density aerogel is possibly more preferable.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».