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Enregistrement W4285821921 · doi:10.4209/aaqr.220044

Filtration and Breathability of Nonwoven Fabrics Used in Washable Masks

2022· article· en· W4285821921 sur OpenAlexafffund
Thomas W. Bement, David J. Downey, Ania Mitros, Rebecca Lau, Timothy A. Sipkens, Jocelyn Songer, Heidi Alexander, Devon Ostrom, Hamed Nikookar, Steven N. Rogak

Notice bibliographique

RevueAerosol and Air Quality Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Council CanadaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPolypropyleneMaterials scienceFiltration (mathematics)Composite materialWoven fabricPolyesterMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider fabrics that can improve upon the performance of the widespread all-cotton mask, and examines the effect of layering, machine washing and drying on their filtration and breathability. Individual materials were evaluated for their quality factor, Q, which combines filtration efficiency and breathability. Filtration was tested against particles 0.5 μm to 5 μm aerodynamic diameter. Nonwoven polyester and nonwoven polypropylene (craft fabrics, medical masks, and medical wraps) showed higher quality factors than woven materials (flannel cotton, Kona cotton, sateen cotton). Materials with meltblown nonwoven polypropylene filtered best, especially against submicron particles. Subsequently, we combined high performing fabrics into multi-layer sets, evaluating the sets’ quality factors before and after our washing protocol, which included machine washing, machine drying, and isopropanol soak. Sets incorporating meltblown nonwoven polypropylene designed for filtration degraded significantly post-wash in the submicron range where they excelled prior to washing (Q > 50 kPa-1 at 1 μm, respectively, degraded to Q < 10 post-wash). Washing caused lesser quality degradation in sets incorporating spunbond non-woven polypropylene or medical wraps (Q = 12 to 24 pre-wash, Q = 8 to 10 post-wash). Post-wash quality factors are similar for all multi-layer sets in this study, and higher than Kona quilting cotton (Q = 6). Washed multi-layer sets filtered 12% to 42% of 0.5 μm, 27% to 76% of 1 μm, 58% to 96% of 2.8 μm, and 72% to 100% of 4.2 μm. The measured filtration and pressure drop of both the homogeneous and heterogeneous multi-layer fabric combinations agreed with the estimations from a model assuming layers filter independently. Further examination of selective nonwovens showed that IPA degraded their filtration, while washing and drying produced variable effects on their filtration. Variability in filtration and pressure drop was observed in and across Filti samples.

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)0,008
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
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)0,0010,000

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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