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Enregistrement W4283590172 · doi:10.11159/ffhmt22.133

Experimental and Numerical Modelling of Condensed Atmospheric Air for Irrigation of Agricultural Crops

2022· article· en· W4283590172 sur OpenAlexvenueno aff
Vitaly Haslavsky, P. Doron

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Surface Properties and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureIrrigationEnvironmental scienceAtmospheric modelAtmospheric sciencesAgricultural engineeringMeteorologyAgronomyEngineeringGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research aims to develop efficient methods to extract water from the air, specifically for irrigation of crops, by utilizing moisture available in atmospheric air.Rainwater collection, dew collection, and fog water collection are some of the methods that have been widely investigated as a means to mitigate the impact of the growing population and shrinking clean water resources (Jarimi, 2020, Peeters et al., 2020, Tu et al., 2018).Typically, attempts to collect dew investigate completely passive, planar, tilted surfaces made of different materials.An example of an early study is Alnaser and Barakat (2000), who proved the feasibility of irrigation by condensation on foils in a desert region in the winter months.Significant research aims to extract water from atmospheric air using desiccants (e.g., Zhao et al., 2019) and include experimental efforts and numerical simulations (Kumar and Yadav, 2015, Wang et al. 2017).Moreover, active systems are necessary to achieve high yield (Khalil et al., 2016).However, there is little basic information on condensation on external surfaces with complex geometries and specific aspects of its implementation in conjunction with plants in various environmental conditions.The main objective of the research is to investigate irrigation systems that use moisture in ambient air.The goal is to develop models, simulations, design, and analysis tools for condensation processes on tubes or conduits with other geometries that can be used to support crop growth and improve its effectiveness and its yield.We investigate condensation on pipes laid on the surface or suspended above it, with various geometrical configurations and pipe crosssections.Simulations include evaluating environmental conditions, such as moisture content, temperature, wind, and their variation at scales ranging from daily to seasonal.Besides, we examined various options for installing such pipes include flat laying on the ground, saw-tooth configuration, helical pattern with varying pitch, and others.The research contributes to sustainability by reducing water consumption and improving the living conditions of underprivileged populations.Based on the projected performance of the system, the most suitable plants irrigated by water supplied from the ambient air can be identified.The ability to integrate the irrigation system's geometrical design options and ensuing performance with plant characteristics (such as height, size, and density of leaves, as well as rate and quantity of water consumption) will lead to optimized system configurations.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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