Development and validation of a multi-angle light scattering method for fast engine soot mass and size measurements
Notice bibliographique
Résumé
A Fast Exhaust Nephelometer (FEN) is developed for light scattering measurement of particles produced by unsteady combustion processes, such as in diesel engines. The FEN simultaneously measures the light scattering intensity at three angles to infer the mass concentration (<i>C</i><sub>m</sub>), the geometric mass mean mobility diameter (<i>d</i><sub>m,g</sub>), and the geometric standard deviation (<i>σ</i><sub>m,g</sub>) of polydisperse soot. A kernel is used to determine <i>C</i><sub>m</sub>, <i>d</i><sub>m,g</sub>, and <i>σ</i><sub>m,g</sub> based on lookup tables generated with the Rayleigh-Debye-Gans light scattering model for fractal aggregates (RDGFA); the model incorporates the variation of the primary particle size (<i>d</i><sub>p</sub>) with aggregate size (<i>d</i><sub>a</sub>), and nine parameters related to the soot properties, and one to the FEN optics. These parameters are determined a priori from literature and Transmission Electron Microscopy (TEM). The inverted <i>C</i><sub>m</sub> and <i>d</i><sub>m,g</sub> are within ±10% of the gravimetric mass concentration and SMPS mobility diameter. This, however, largely depends on the choice of the parameters used to generate the lookup tables. A parametric study shows the inferred mass is most sensitive to uncertainties in the soot refractive index, the primary particle size, and the fractal pre-factor <i>k</i><sub>f</sub>. Considering the wide range of soot refractive indices in the literature and the sensitivity of the morphological parameters to the processing of soot images, the uncertainty in mass concentration would be over 40%. Because of this, a novel approach of relating the size of primary particles to the size of aggregates is incorporated for the first time in the light scattering model, and reduces the uncertainty to ±25–30%. Copyright © 2020 American Association for Aerosol Research
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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 | 0,000 | 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 ».