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Enregistrement W4376139062 · doi:10.1093/annweh/wxac087.183

155 A test Chamber to Quantify Emission Factors for Welding Fumes

2023· article· en· W4376139062 sur OpenAlexaff
Emily Quecke, Zaher Hashisho, Bernadette Quémerais

Notice bibliographique

RevueAnnals of Work Exposures and Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumablesWeldingShielded metal arc weldingMaterials scienceArc weldingElectrodeShielding gasGas tungsten arc weldingGas metal arc weldingMetallurgyNuclear engineeringComposite materialChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A conical test chamber was built to quantify emission factors for various types of welding processes. The chamber was built according to American Welding Society (AWS) standard F1.2:2013. Fumes were collected on pre-dried and pre-weighted 293 mm glass fiber filters using a high-volume sampling pump running at approximately 30 cfm. Consumables were weighted before and after welding to calculate the amount of fume emitted per weight of consumable. All the welding was performed by a professional welder. The chamber was calibrated prior to any use to adjust the flowrate inside the chamber. The test chamber was used to calculate emission factors for Shielded Metal Arc Welding process using four different electrodes (E6013, E6011, E7018, E7014) and three different currents for each electrode as fume emission increases with current. Each test was done in triplicates to investigate for variation. Emission factors were calculated by diving the amount of fume on the filters by the weight of consumables used (g/kg). In general test were reproducible with coefficient of variations varying from 0.2 to 18.1% with most variation below 15%. Emission factors were highly dependent on the type of electrode with the lowest values found for E6013 and the highest for E6011. Emission factors increased significantly with increasing current. The chamber works properly and can be used to test other processes such as Gas Metal Arc Welding, Metal Core Arc Welding, Flux Core Arc Welding, as well as Gas Tungsten Arc Welding. Emission factors will also be calculated for metals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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