The influence of fuel surface roughness on ignition in the mining industry – an exploratory analysis
Notice bibliographique
Résumé
The environment in mining industries is distinguished by heavy tear and rough fuel surfaces. The surface roughness magnitude of the gauges, dents etc. could be substantial, where the roughness depth would range from less than a millimeter up to several millimeters. Surface structures on vehicle tyres could include treads that are several centimeters in depth. Performing fire experiments and testing the ignition characteristics of the fuel surface, the influence of surface roughness and surface structures should be investigated and accounted for. Ignition would occur first at any part exposed by heat transfer from several directions and we are facing a two/three-dimensional ignition scenario. In this paper the gauge depth, angle and distance were varied to depict roughness. In five out of thirteen experimental cases the average ignition time showed significant difference when compared to the flat surface case, but no clear pattern was detected. No clear patterns were found when studying the two-dimensional analysis results at the time of ignition. In both experiments and the two-dimensional analysis, most of the temperatures were within the one standard deviation variation and did not show any significant difference compared with the flat case, except when comparing the gauge bottom temperatures and upper surface temperatures of the two-dimensional analysis where significant difference was found in all cases.
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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 | 0,001 | 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 ».