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Enregistrement W4200246855 · doi:10.1088/1742-6596/2069/1/012002

Study of hygroscopic behaviour of spruce during adsorption and desorption

2021· article· en· W4200246855 sur OpenAlexaff
Xiaohai Zhou, Guylaine Desmarais, David Mannes, Dominique Derome, Jan Carmeliet

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesorptionWater vaporAdsorptionMoistureMaterials scienceWater contentLatent heatThermodynamicsHeat transferSorptionPorosityAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringChemistryComposite materialChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sorption of water vapour in hygroscopic porous materials is associated with latent heat release and absorption. This phenomenon should be taken into account to achieve a better understanding of the coupled transfer of vapour and heat in hygroscopic porous materials. In this paper, water vapour adsorption and desorption in the longitudinal direction of spruce samples are studied. Neutron radiography is used to measure changes in moisture content and wireless thermocouples are used to measure temperature changes. During the adsorption and desorption experiments, large changes in moisture content and temperature are observed. A hygrothermal model is developed to simulate vapour and heat transfer during adsorption and desorption experiments. Generally, the numerical model predicts well the measured moisture and temperature changes. The large moisture change is due to the low vapour resistance factor in the longitudinal direction of the spruce samples. The latent heat associated with vapour adsorption is the cause of the large temperature changes. It was found that vapour permeability affects both vapour and heat transfer, while thermal conductivity only affects heat transfer.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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