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Enregistrement W4380589256 · doi:10.4271/2023-01-1441

Effect of Variable Melting Temperature on the Enthalpy Model for Runway Deicing

2023· article· en· W4380589256 sur OpenAlexaffabout
Aida Maroufkhani, Claire Charpentier, François Morency, Gelareh Momen

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRunwayDiffusionEnthalpyMaterials scienceParametric statisticsSupercoolingEnvironmental scienceThermodynamicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most significant challenges for the aviation industry in the winter is the deicing operations on runways. As a result, deicer chemicals can pollute the environment if used in a large amount. A mathematical model could help optimize the use of deicer chemicals. Road deicing models exist to predict pavement temperature covered by snow/ice during deicing operations. However, the specificity of airport operations requires a model for the runway deicing to simulate the mass of ice melted with usage of deicing agents. Here we propose a model for runway deicing and validate it against experimental results. Our model considers temperature, diffusive flux, and time changes in a normal direction. It also calculates the mass and heat transfer in three regions (liquid, mushy, and solid). We used the enthalpy method to determine the temperature and the interface location at each time step. In the liquid and solid, the deicer concentration is obtained by Fick’s law and updated at each time step and location. The melting point temperature is variable due to the dilution of the deicer in the solution. Therefore, melting points are updated depending on the concentration at each location and time. The model uses the phases diagram for water and deicer agent mixture, considering eutectic point, for melting point calculation. The mesh dependency of the model is first investigated. To verify the model sensitivity, the paper proposes parametric studies for the heat transfer coefficient and the diffusion coefficients. Then, to validate the model, the Anti-Icing Materials International Laboratory (AMIL) in Chicoutimi conducted experimental tests on deicer agents for runways. Validation of the model is achieved for potassium acetate and potassium formate, two types of deicers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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