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Enregistrement W4414953988 · doi:10.1115/pvp2025-151452

A Study on the Tightness Parameter Used in the Evaluation of the PVRC Gasket Constants

2025· article· en· W4414953988 sur OpenAlexaff
Abdel‐Hakim Bouzid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGasketLeakLaminar flowPorosityConstant (computer programming)Flow (mathematics)Exponent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The value of the tightness exponent used in the leakage-to-pressure relationship has faced significant criticism. It was developed during a time when fiber gaskets were the standard, prior to the introduction of more advanced gasket materials like flexible graphite and PTFE in the early 1990s which are much tighter and require less load to seal. To account for the diverse flow regimes that may occur in modern gasket materials, a reevaluation of the pressure-tightness relationship is necessary. This is achieved by an evaluation of the slope of the leak rates plotted against a wide range of fluid pressures and repeated at different gasket stress levels. Therefore, a comprehensive study involving leak tests conducted on various gasket materials and fluid media, subjected to different internal pressures and contact stresses, has been conducted to adjust this correlation. The findings indicate that a tightness exponent of ¾, rather than the current ½, more accurately reflects real-world conditions. For a comparison purpose, the gasket constants calculated with tightness parameter based on both exponents were used to predict leak rates. It was found that the revised constant produces more accurate predictions, better aligning with measured leak rates. The presence of the different types of flows including porous and surface leaks, laminar and molecular that can be present individually or combined in any given gasket are better described. The required gasket contact stresses to achieve target leak rates were found to be lower. This version enhances readability, ensures technical clarity, and improves the overall predictions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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