Cyclone Separator for Air Particulate Matter Personal Monitoring: A Patent Review
Notice bibliographique
Résumé
Currently, air pollution is a critical public health problem, which means that the daily measurement of urban air quality can be enriched if measured in a personalized way. Personal environmental monitoring devices can guide the population to take action. They can track their daily activities, avoiding situations that could affect their health, allowing them to precisely know the air quality they breathe in real-time in various microenvironments. In this work, we present a review of cyclonic separation technology patents, such as pre-separators in monitoring devices. We focused on the state-of-the-art commercially available personal monitoring devices, the classification of kinds of patents, and a review of cyclone patents and gas–particle separation behaviors. The World Intellectual Property Organization IP’s portal and Google Patents search engine were used, using international patent classification plus mesh terms involving a cyclone in an air particulate monitor after predefining inclusion and exclusion criteria such as gas–air cyclones, high efficiency, and fine particle separation. Twenty-nine patents were analyzed according to the main characteristics (e.g., cut point, flow rate, and cyclone improvement) available in the patent document. The wide range of cyclones indicates a maximum flow rate of between 0.5 and 4.5 Lpm and a lower cyclone cut point of 0.8 μm. This review includes a discussion of the most relevant features of the patent documents (flow rate, particle cut point, some cyclone improvements, and technology detection). This paper aims to give an overview of the use of cyclones as pre-separators for personal air monitoring devices and to acknowledge the patented improvements of new inventors or developers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».