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Enregistrement W4284881512 · doi:10.3390/fire5040093

A Parametric Study of Fire Risks of Green Roofs to Adjacent Buildings

2022· article· en· W4284881512 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFire · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiFPInnovationsUniversité LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceWind speedRoofVegetation (pathology)Water contentMoistureHeat fluxMeteorologyAtmospheric sciencesEnvironmental engineeringHeat transferCivil engineeringEngineeringGeographyGeotechnical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The susceptibility of plants to burn raises concerns about fire hazard that green roofs may pose to buildings. Main concerns relate to cases when such roofs are poorly maintained or stressed by drought conditions which leads to drying out of plants and the accumulation of dead organic material, greatly increasing the availability of fuel load. Existing standard safety measures aim to prevent the spread of fire through the vegetation cover. However, fire spread by thermal radiation is not considered. In this study, fire risk of exposure of adjacent buildings to radiant heat flux produced by fire on green roofs was assessed. Based on generally accepted maximum tolerable radiant heat flux to exposed facades of 12.5 kW/m2, the minimum safe separation distances were obtained for different conditions. Wildland fire behavior model was used to determine flame lengths which is the necessary parameter for a radiation model. Several vegetation types, moisture content scenarios and wind speeds were taken as variables. It was found that by providing the vegetation with reasonably high moisture content the fire risk can be greatly reduced, especially for grass-covered roofs. Since wind also has a strong effect on flame size, considering the exposure of a green roof to wind can bring better understanding of fire risk to adjacent buildings. At no-wind condition and at extremely low moisture content separation distances are as short as 3.1 m for dense shrubs and 2.4 m for tall dense grass.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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