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Enregistrement W3125695389 · doi:10.1002/cjce.24032

A simple numerical method to simulate the flow through filter media: Investigation of different fibre allocation algorithms

2021· article· en· W3125695389 sur OpenAlexvenueno aff
Liliana de Luca Xavier Augusto, Paolo Maria Tronville, José Antônio Silveira Gonçalves, Gabriela Cantarelli Lopes

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésLattice Boltzmann methodsPressure dropFilter (signal processing)MechanicsAlgorithmMaterials scienceSlip (aerodynamics)SIMPLE algorithmPorous mediumComputer scienceBiological systemComposite materialPhysicsComputer visionComputational physicsPorosityThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flow patterns and pressure‐drop through three fine‐fibre air filter media were simulated using the lattice Boltzmann method. The geometry for the flow domain was two‐dimensional, with fibres having truncated log‐normal diameter distributions matching SEM photograph measurements on the actual media. The influence of the strategy in positioning the fibres inside the computational domain on the pressure drop of the filter media was investigated. Two different schemes were proposed to position the fibres into a cross section of the filter medium: a random distribution algorithm and the Mitchell's best candidate algorithm. Furthermore, no‐slip and free‐slip boundary conditions were tested for the fluid‐fibre interaction. The comparison between numerical and experimental data shows that the random allocation of fibres better predicted the filter media behaviour. Simulated data suggest that the free‐slip boundary condition must be used when studying the interaction of the fluid with small fibres similar to the size of the fibres used in this study. This study allowed the development of a simple strategy to estimate the pressure drop of a filter medium by having little information of its physical structure, such as solid fraction and diameter distribution.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,410

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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