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Enregistrement W3096450770 · doi:10.1063/12.0001023

Computational investigation of preshock desensitization of liquid nitromethane with air-filled cavities

2020· article· en· W3096450770 sur OpenAlexaff
XiaoCheng Mi, Louisa Michael, Nikolaos Nikiforakis, Andrew Higgins

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitromethaneShock (circulatory)Isentropic processThermodynamicsShock waveDesensitization (medicine)Isothermal processEquation of stateExplosive materialMechanicsPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to determine the dominant mechanism underlying the effect of preshock desensitization in heterogeneous explosives, two-dimensional, meso-resolved simulations are performed to capture the dynamics of double-shock initiation in mixtures of liquid nitromethane with air-filled cavities. Without invoking any phenomenological reaction models to account for the meso-scale effects, temperature-dependent Arrhenius chemical kinetics and a statistically significant amount of heterogeneities are explicitly considered in these simulations. The desensitizing effect is captured in the simulations considering double-shock scenarios with various delay times between the two shocks. Single-shock scenarios with a post-shock state that is isentropic or isothermal to the double-shocked state are also simulated. For the selected set of parameters, the results suggest that a smaller increase in temperature behind double shocks is likely the dominant mechanism underlying the effect of preshock desensitization.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,177 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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