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Enregistrement W3204897709 · doi:10.1115/fedsm2021-66314

Modelling Optical Properties of Algae Using the Finite-Difference Time Domain Method

2021· article· en· W3204897709 sur OpenAlexaff
Zahra Samadi, Eric Johlin, Christopher T. DeGroot, Hassan Peerhossaini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotobioreactorFinite-difference time-domain methodDisperserMie scatteringMaxwell's equationsPhysicsMultiphysicsOpticsBiological systemMaterials scienceClassical mechanicsFinite element methodLight scattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Photosynthetic microorganisms are important to the Earth’s ecosystem, since about half of the atmospheric oxygen is produced by photosynthesis. Microalgae and photosynthetic bacteria are also utilized in a wide range of industries in photobioreactors. In order to have better control over photobioreactors under various operating conditions, it is necessary to accurately characterize the propagation of light in the reactor. Theoretical methods are able to calculate the optical properties of microorganisms through the solution of Maxwell’s equations of electromagnetic wave theory. To solve Maxwell’s equations, various methods can be used including Lorenz-Mie, T-Matrix, Finite-Difference Time-Domain (FDTD), and Volume Integral methods. Most theoretical methods predict the optical properties of microorganisms by Lorenz-Mie theory. Lorenz–Mie theory is applicable for homogeneous and spherical particles, homogeneous concentric spheres, or coated spheres. This work seeks to determine the suitability of the commonly used homogenous-sphere, coated-sphere, and heterogenous-sphere approximation by simulating the optical behavior of photosynthetic microorganism (Chlamydomonas reinhardtii) using FDTD and an accurate geometric model. Here, each of the key cell organelles will be included in the model with the appropriate optical properties specified. These results allow for a more accurate optical model to be developed while studying the effects of different growth regimes.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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