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Enregistrement W4225003933 · doi:10.18280/mmep.090202

Effect of Room’s Temperature and Electrode Gap on Current of Negative Corona Discharge in Rod-Plane Electrode Configuration

2022· article· en· W4225003933 sur OpenAlexvenueno aff
El Hanafi Ouatah, Soufiane Megherfi, Boukhalfa Bendahmane, Y. Zebboudj

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerosol Filtration and Electrostatic Precipitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirection Générale de la Recherche Scientifique et du Développement Technologique
Mots-clésElectrodeCorona dischargeMaterials scienceVoltageCurrent (fluid)Brush dischargeTownsend dischargePartial dischargePlane (geometry)Corona (planetary geology)MechanicsAnalytical Chemistry (journal)Electrical engineeringChemistryIonPhysicsGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stable corona discharge is widely used in filtration and electrostatic separation in recent years, and several models have been used by researchers to analyze one of its most important properties which is the current-voltage characteristic. The aim of this paper is to investigate the influence of ambient temperature and electrodes’ gap on negative DC discharge using rod-plane geometry, and the Townsend formula was found to be most appropriate model (I=K.V.(V-V0)). The experimental results show that for the same voltage level applied to the high voltage electrode, the discharge current rises with increasing temperature and decreases as the electrodes’ gap increases. Using curve fitting, it was proven that the geometric factor K is proportional to temperature and to the power of the distance between electrodes independently, and the threshold voltage V0 is proportional to the product of the temperature reciprocal and the power of the inter-electrode spacing. From these results, a new modified Townsend formula by introducing the air temperature and the distance between electrodes is proposed to calculate the discharge current with an accuracy of ±10%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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