MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4284702986 · doi:10.1002/cjce.24529

Development of a semi‐analytical model to predict the pressure drop of clean pleated high‐efficiency particulate air filters

2022· article· en· W4284702986 sur OpenAlexvenueno aff
Youssef Alilou, Nathalie Bardin‐Monnier, Dominique Thomas, Soleiman Bourrous, Pascal Lemaître, Thomas Gélain

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerosol Filtration and Electrostatic Precipitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut de Radioprotection et de SÛreté Nucléaire
Mots-clésHEPAPressure dropComputational fluid dynamicsParticulatesMechanicsAirflowAir velocityAir filterFiltration (mathematics)EngineeringDrop (telecommunication)Environmental scienceMechanical engineeringMathematicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present article outlines the development of a semi‐analytical model devoted to predict the pressure drop induced by clean pleated high‐efficiency particulate air (HEPA) filters. Both experimental measurements and numerical simulations are used to characterize the velocity field in the pleat channel. On this basis, a semi‐analytical model is derived to determine the gas flow within the pleat channel. This analytical formulation is used to predict the air pressure evolution according to filtration velocity in the pleat. This model is then validated on the basis of comparisons with measurements found in the scientific literature for different kinds of HEPA filters with different pleat geometries. This model is easy to use, fast to run compared to standard computational fluid dynamics (CFD) approaches, and is in good agreement with the experimental results.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,288

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 GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetAerosol Filtration and Electrostatic PrecipitationTravaux en français237 207