Effect of Different Inlet Configurations on Particle Concentration around a Patient in Cleanroom
Notice bibliographique
Résumé
Indoor air technologies have been developing in recent years.In this regard, the overwhelming majority of the studies are about thermal comfort, indoor air quality, and energy consumption in residential buildings and industrial workspaces.On the other hand, indoor air quality is a significant parameter on humans' health and convenience, especially in cleanrooms.Furthermore, rooms can produce a considerable number of particles in the form of harmful organismic gases and can adversely affect the people working in there.Exploiting a clean air stream to remove inside particles and contaminations is the primary method of improving the indoor air quality.Designing an air ventilation system to remove inside particles is one of these methods.In this study, aerosol concentration for different particle dimensions and different layouts of the inlet gates in a wholly equipped cleanroom is investigated.Moreover, the average particle concentration resulting from each layout is compared.It is illustrated that the particle concentration changes with the variation of the dimension of the particles.In the next part, particle concentration on different parts of a patient's body with different inlet gates is investigated.For this purpose, four different points of the body are specified for measurements, and the particle concentration for each part is studied for particles with 0.5 μm and 5 μm diameter with different inlet gate arrangements.According to the results, a fully open gate arrangement has the best efficiency, while a diagonal layout cannot remove particles suitably.Moreover, it has been conducted that using a model patient instead of an actual patient can adversely affect the results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».