Comparison of measurement systems for assessing number- and mass-based particle filtration efficiency
Notice bibliographique
Résumé
The particle filtration efficiency (PFE) of a respirator or face mask is one of its key properties. While the physics of particle filtration results in the PFE being size-dependent, measurement standards are specified using a single, integrated PFE, for simplicity. This integrated PFE is commonly defined concerning either the number (NPFE) or mass (MPFE) distribution of particles as a function of size. This relationship is non-trivial; it is influenced by both the shape of the particle distribution and the fact that multiple practical definitions of particle size are used. This manuscript discusses the relationship between NPFE and MPFE in detail, providing a guide to practitioners. Our discussion begins with a description of the theory underlying different variants of PFE. We then present experimental results for a database of size-resolved PFE (SPFE) measurements for several thousand candidate respirators and filter media, including filter media with systematically varied properties and commercial samples that span 20%-99.8% MPFE. The observed relationships between NPFE and MPFE are discussed in terms of the most-penetrating particle size (MPPS) and charge state of the media. For the sodium chloride particles used here, we observed that the MPFE was greater than NPFE for charged materials and vice versa for uncharged materials. This relationship is observed because a shift from NPFE to MPFE weights the distribution toward larger sizes, while charged materials shift the MPPS to smaller sizes. Results are validated by comparing the output of a pair of automated filter testers, which are used in gauging standards compliance, to that of MPFE computed from a system capable of measuring SPFE over the 20 nm-500 nm range.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».