A Review of Ventilation Systems and Fire Incidents on Ships: A Bibliometric and Mathematical Modelling Approach
Notice bibliographique
Résumé
The development and refinement of air ventilation systems aboard ships are paramount for ensuring safety and operational efficiency.This comprehensive review systematically evaluates the existing literature on shipboard air ventilation and associated fire incidents, employing both bibliometric analysis and mathematical modeling methodologies.It has been observed that ventilation systems are predominantly classified into three categories: mechanical ventilation, natural ventilation, and hybrid systems combining mechanical ventilation with air conditioning (AC).These systems are imperative for regulating temperature, particularly in critical areas such as engine rooms, and for mitigating risks related to leaks and fires.International Maritime Organization (IMO) standards are consistently adhered to, reinforcing the effectiveness of these systems in controlling onboard environments.Furthermore, the application of mathematical models offers significant insights, facilitating the calculation and prediction of outcomes pertinent to ventilation-related research.These models prove crucial for addressing prevalent issues such as leaks and fire hazards within the maritime industry.Conversely, a bibliometric analysis highlights emerging research trends, identifying "ventilation," "ship," "Computational Fluid Dynamics (CFD)," "ship engine," "leakage," and "fire onboard" as focal keywords.This analysis not only underscores the current research focus but also guides future investigations, encouraging ongoing advancement and innovation in maritime research.This review thus serves as a vital resource for researchers aiming to explore and expand upon the thematic areas identified, potentially leading to breakthroughs in the design and implementation of ship ventilation systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».