Analytical modelling of the permeability of filter media exhibiting a bimodal fibre diameter distribution—Beyond empirical models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The prediction of the permeability of bimodal fibrous media dedicated to air filtration, that is, highly porous media, is addressed. Two types of models, using similar input parameters (mean porosity and mean fibre diameter), are compared: several analytical models and the empirical models still commonly used by the air filtration community. It is demonstrated than even if every model under‐predicts the media permeability, the isotropic versions of the analytical representative unit cell (RUC) model and Tomadakis and Robertson model yield significantly better predictions than the empirical models. The additional improvement in the analytical model predictions, by including the bimodal fibre diameter distribution as a unimodal equivalent diameter, is furthermore outlined. This model comparison is made possible due to new accurate experimental data, obtained from the characterization of the structural properties of a commercial bimodal fibrous medium. The fibre diameter distribution and mean medium porosity are determined from SEM analyses and mercury porosimetry, respectively. The anisotropic/isotropic and homogeneous/heterogeneous nature of the medium is evaluated based on X‐ray micro‐tomography data. Finally, to go further than the prediction of one permeability value based on mean media properties, permeability mappings are generated based on the porosity mappings and the adapted RUC permeability model.
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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 ».