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Enregistrement W3040986381 · doi:10.22541/au.159138740.06208843

Coupled Temperature and Transport Effects on Biofilm Growth Using the Thermal Lattice Boltzmann Method

2020· preprint· en· W3040986381 sur OpenAlexaff
Mojtaba Aghajani Delavar, Junye Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmCellular automatonLattice Boltzmann methodsThermalMaterials scienceMass transportBoltzmann constantMechanicsExponential growthChemistryThermodynamicsBiological systemPhysicsMathematicsBiologyEngineering physicsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we developed an integrated cellular automata and thermal lattice Boltzmann model to investigate the effects of different temperatures and velocities in a microbioreactor. Compared with previous studies this model accounted for the direct effects of transient temperature on biofilm growth and indirect effects caused by changes of properties. In addition, the algorithms on variations in solid boundary conditions, detachment and extra mass transport have been improved. Results showed that temperature affected both the maximum biofilm concentration and growth speed. Roughly a 10-75% increase in biofilm concentration was observed, while in some cases the time needed to reach maximum concentration decreased from 30 days to 5 days. Despite of geometrical symmetry, changes in the upper inlet characteristics were more effective on biofilm growth. This demonstrates the capability of the present model to simulate biofilm behaviour in the microbioreactor and its potential industrial and clinical applications.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,254 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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