Optimization of the Air Cleaning Properties of Fog
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fog droplets are very often used as a cleaning agent when air pollution can be dangerous for health conditions and ecosystem. This work presents a new system to optimize the cleaning properties of fog by tuning its microphysical parameters. For this purpose, a newly developed system, which is based on the electromagnetic echo effect (EMEE) sensor, is used to detect the most efficient interaction between fog and impurities, i.e., which fog droplets can be used to most effectively clean a certain type of pollutant from the air. Fog droplet spectra controlled by the nozzle pressure system can be used to effectively remove pollutants from the air. For this purpose, an automated system for aerosol generation can allow an accurate control over the fog microphysical parameters and the use of fluids with specific concentrations of pulverized chemical compounds. Fog droplet size distribution is controlled by the feeding gas pressure at the nozzle and chemical simulants. The experimental results showed that the microphysical parameters (MP) are directly related to the impurity of species used in the cleanup simulation process. The MP parameters of fog are liquid water content (LWC), droplet mean radius (Rm), droplet number concentration (Nd), and both aerosol type and mass concentration. In the lab testing, harmless simulants of CBRN (chemical, biological, radiological and nuclear) species were used. During the tests, fog droplet size distribution is controlled by the air pressure at the nozzle and simulants. It is concluded that an integrated fog generator system (IFGS) with EMEE sensor developed in the current work can be utilized broadly to control fog microphysical parameters, leading to an optimum aerosol/chemical species’ cleaning process.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».