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Enregistrement W4382790098 · doi:10.4236/ojsst.2023.132004

Non-Newtonian Fluids and Uncontrolled Emission of Toxic Gases: A Major Threat to Worker Safety

2023· article· en· W4382790098 sur OpenAlexaff
Neil McManus

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Safety Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHazardous wasteToxic gasCarbon dioxideHydrogen sulfideWaste managementMaterials scienceEnvironmental engineeringChemistryEngineeringSulfur

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the role of shear-thinning, pseudoplastic non-Newtonian fluids in the causation of fatal accidents involving hazardous atmospheres. Analysis of fatal accidents indicates an appreciable likelihood of occurrence in structures in the infrastructure. When subjected to a shear force, such as stirring, stored gas emits from these fluids. Depending on the gas, lethal concentrations can develop almost instantaneously. Upon cessation of the stress, the ambient condition restores rapidly. Chemical and physical processes that provide reservoirs for the storage of gases potentiate anaerobic respiration by microorganisms as the source of the gases stored in some non-Newtonian fluids. Hydrogen sulfide (H2S) is the most toxic gas followed by carbon dioxide (CO2) and ammonia (NH3). Very limited methods are available for controlling exposure to gases emitted during the disturbance of these fluids. Control strategies must accommodate almost instantaneous high-level emissions. Disturbance under controlled conditions that isolates emissions from workers is a possible means to minimize the risk of exposure. Engineering design that incorporates suitable control devices into equipment and structures is critical to the success of this strategy. The Prevention through Design program created by the U.S. National Institute for Occupational Safety and Health is a formal initiative for coordinating an organized response to these challenges.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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