MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3038691301 · doi:10.18186/thermal.764153

A SIMULATED STUDY ON THE EFFECT OF WATER TEMPERATURE ON COOLING EFFICIENCY OF WATER MIST FIRE EXTINGUISHERS

2020· article· en· W3038691301 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermal Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMistMaterials scienceEvaporationEnvironmental sciencePenetration (warfare)Water coolingThermalMechanicsMeteorologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the effect of initial water temperature on the cooling performance of a water mist fire suppression system has been investigated. A zero-dimensional analytical model was first developed to study the thermal and dynamic behavior of a single water droplet. The developed model was validated against available experimental data in the literature. The developed model was further extended to simulate the transient heating, evaporation, break-up, and liquid penetration length of a hollow-cone water spray. Results indicated that increasing the initial temperature of the water spray before injection resulted in a decrease in the initial size distribution of the spray droplets. It was further found that the evaporation time of the injected droplets decreased by about 11% and the cooling power of the pre-heated water mist system enhanced by 12% in exchange for increasing the initial temperature of the water spray by 10˚C. It was concluded that pre-heating the sprayed water droplets would likely improve the cooling efficiency of the water mist system. It could be also inferred that at equal cooling power, less water was consumed by the pre-heated spray compared to conventional water mist systems.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle