An in-situ test method for portable air cleaners
Notice bibliographique
Résumé
• We present an in-situ test methodology for portable air cleaners. • This methodology considers interval, speed, data truncation, duration, and environmental mixing. • Effectiveness of a given air cleaner varies over time in the same and different environments. • Variation in clean air delivery rate is not fully reflected in effectiveness. • Some low-cost sensors demonstrate reliability in testing portable air cleaners. Portable air cleaners (PACs) are widely used to reduce indoor airborne particle concentration. However, the performance of an air cleaner fluctuates over time within the same environment and varies across different environments due to factors such as room volume, ventilation, sources of particles, room mixing, background loss rates, and outdoor particle levels. This study presents an in-situ test methodology for PACs to capture the actual performance using low-cost sensors. The testing consisted of switching from air cleaner operation to placebo operation every 2.5 h for two weeks and the effectiveness was calculated from the PM 2.5 concentrations during neighboring placebo/air cleaning conditions. The median PM 2.5 effectiveness of three types of tested PACs varied from 36.3 % to 94.3 % in residential, 0 % to 66.7 % in classroom, and 11.4 % to 33.3 % in office environments owing to the variation of room size, clean air delivery rate (CADR), sources, and background loss rates. Although the CADR of the top performing PAC is approximately 8.8 times higher than the least performing PAC, the median effectiveness only improved by a factor of 2.4. One type of low-cost sensor predicted a similar median effectiveness when compared to a more robust instrument, while another type of low-cost sensor resulted in a lower effectiveness, likely owing to its reduced responsiveness during periods with elevated PM 2.5 concentrations. Overall, this study contributes to the development of an in-situ testing methodology for PACs, which will facilitate the adoption, use, and evaluation of PACs.
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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 ».