Notice bibliographique
Résumé
In pesticide and fertilizer applications, large spray droplet sizes (300-500 um) are commonly used in the field for reduced spray drift. However, retention of spray droplets after they reach the target surface can be limited by droplets splashing, rebounding, or rolling off of the surface due to their high impacting velocity and inertial energy. While polymer additives were proposed to dissipate energy during the droplet impact process, whether they can enhance the retention efficiency of crop sprays in practical field conditions is still not clear. This research work focuses on enhancing the retention efficiency with polymer additives, which is carried out in four major steps: The first step is to screen polymers suitable for spray applications. The second step is to develop an approach that provides detailed physical insight in a setup that is representative of real spray conditions to quantify retention efficiency. The third step determines the effect of extensional rheological properties on retention efficiency at various spray conditions. The work carried out in the first, second, and third steps forms a comprehensive study on the relationship between extensional rheological properties of polymer solution and retention efficiency. Then the fourth step focuses on exploring the extensional rheological properties of selected polymer additives at different solvent conditions and in agrochemical solutions. The results demonstrate that increasing the extensional relaxation time of the spray solution can increase the retention efficiency by up to 20% and in some cases achieve a total efficiency greater than 95%. It’s also suggested for a particular polymer, surface, and droplet size, the extensional relaxation time alone could be sufficient to predict retention efficiency. The results also relate the extensional relaxation time to important influencing parameters including pH, ionic strength, type of ions, etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».