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Enregistrement W4230449234 · doi:10.22215/etd/2014-10103

Proof-of-Concept Inverse Micro-Scale Dispersion Modelling for Fugitive Emissions Quantification in Industrial Facilities

2014· dissertation· en· W4230449234 sur OpenAlexaff
Ian M. Joynes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInverseAtmospheric dispersion modelingRegularization (linguistics)Inverse problemDispersion (optics)Environmental scienceFunction (biology)AlgorithmMathematicsComputer scienceAir pollutionPhysicsOpticsChemistryMathematical analysisGeometryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A proof-of-concept study was conducted to locate and quantify fugitive emissions within a gas processing plant with inverse micro-scale dispersion modelling. A synthetic wind field and receptor observations were generated for a simplified model of a gas processing plant. Source reconstruction was performed with an objective function that measured the misfit of candidate emission source distributions. The objective function gradient was evaluated with adjoint sensitivity analysis, and the candidate emission source distribution that minimized the objective function was found using the L-BFGS-B optimization algorithm. The inverse dispersion model was tested under non-ideal conditions such as multiple emission sources, unfavourable receptor coverage, and the addition of observational noise. In an effort to mitigate the prediction of false emission sources, objective function regularization and emission source filtering were investigated. It was found that a combination of regularization and filtering achieved the best estimates of the emission locations and total emission rates.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,722

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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