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Enregistrement W3127230091 · doi:10.21203/rs.3.rs-156610/v1

Numerical Investigation On Water Extraction From The Atmosphere By Underground Condensation Water Production System

2021· preprint· en· W3127230091 sur OpenAlexaff
Mostafa Mafi, Alireza Zarabadi, M. Soltani, Jatin Nathwani

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondensationAtmosphere (unit)Extraction (chemistry)Production (economics)Environmental scienceWater extractionGroundwaterPetroleum engineeringEnvironmental engineeringGeologyMeteorologyChemistryGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Underground condensation water production system is a low capacity water harvesting method that is suitable for hot and humid climate regions. In this method, the hot and humid airflow is directed to the buried pipes in the ground and, the air is gradually cooled down and the vapor contained therein appears as droplets of water on the pipe surface. The assessment of the amount of water extraction in the condensation system of hot and humid air is the main objective of this investigation. A computational code using MATLAB software is developed to evaluate the amount of water production from humid air in the buried pipes into the ground at a depth of 0.5 m with various lengths and obtain the optimal length of the pipe. Numerical results indicate that water production by considering the initial conditions in this study is about 1 kg per day. The influence of important and effective parameters in underground condensation water production system such as pipes material, air temperature, air humidity, soil temperature, input speed have been investigated. Also, the influence of effective parameters on the performance of the condensation system, including temperature and humidity of inlet air, soil temperature and inlet air velocity, have been evaluated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
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