263 Emission factors and fume generation rates of particles from various welding processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Welding fumes are classified as a class 1 carcinogen, according to IARC. A conical chamber was built to determine emission factors and fume generation rates of particles from various welding processes. The chamber was calibrated according to the American Welding Society (AWS) standard F1.2:2013 and a high-volume air sampling pump was fixed to the top of the chamber to collect the fumes on 293 mm glass fibre filters located between the cone and the pump. Two welding processes were tested: gas metal arc welding (GMAW) and low power density laser beam welding (LLBW). Tests were performed using seven different types of consumables and different base materials. Consumables included ER70S-2, ER70S-6, ER70S-3, ER308L, ER316L, E316LSi, and ER5356 and the base materials included mild steel, stainless steel, and aluminium. Except for aluminium, which could not ne weld with this particular LLBW machine, the same consumables were used for GMAW and LLBW. Three levels of welding voltages in GMAW and power settings in LLBW were used for each type of consumable to see the effect of voltage and power on particle emission factors and fume generation rates. Additionally, differences between particle emission factors and fume generation rates from GMAW and LLBW for each consumable were compared. Emission factors and fume generation rates increased with increasing voltage/power. Although the fume generation rates were lower for LLBW than for GMAW, the emission factors were higher for LLBW.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».