STUDIES OF THE CONDITIONS OF SPRAYING LIQUIDS VIA AIR FLOW
Notice bibliographique
Résumé
Fine-dispersed sprinkling, ultra-light water fog, and artificial snow are currently widely used in various sectors of the national economy. With a view to the possibility of a wider use of fine sprinkling and artificial snow in the agro-industrial sector and a practical proposal for their use, the authors analyzed the designs of technical devices capable of finely dispersing liquids and forming artificial snow for agricultural needs. The study determined the main technological parameters of the optimal technical solution. Studies have shown that artificial snow generators can be used not only for the production of artificial snow, but also for the implementation of fine sprinkling or the creation of ultra-light water mist, used as a covering material, maintaining the microclimate in agricultural buildings, treating agricultural plants with nutrients or protective solutions. The formation of artificial snow or fine sprinkling is carried out by stationary or mobile installations that provide water spray in the form of tiny droplets ranging in size from 50 to 600 microns, which tend to freeze later on. It has been determined that the most effective devices for spraying liquid in snow generators are sprayers based on the Laval nozzle, which provide high-quality fine spraying of the liquid with the ability to control the droplet size and ensure stable operation under various temperature conditions. The theoretical productivity of the plant during the treatment of crops and plantings with artificial snow can range between 0.05 and 0.34 ha/h. The conclusion is made about the need for further studies of the dynamic impact of the sprayed liquid jet on plants to determine the optimal operating modes and design parameters of the device, and the optimal location of the spraying devices relative to the treated objects.
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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 ».