Review of three dimensional water fog techniques for firefighting
Notice bibliographique
Résumé
This report provides a review of research into, and application of, a three dimensional (3D) water fog technique for firefighting. The impact of water fog characteristics associated with properties of the nozzle (e.g., droplet size, momentum, flow rate, spray angle and pattern) and discharge techniques (e.g., discharge angle, and discharge duration related to the bursts) on performance of the 3D water fog technique are discussed. Potential use of numerical computer studies to help understand and improve this technique is also reviewed and discussed. The 3D water fog technique is not designed to replace the direct fire attack but rather to complement existing forms of fire attack in an effort to increase the safety and effectiveness of fire fighting teams. Compared to the traditional straight-stream attack, the 3D water fog technique has advantages in controlling steadily growing fires where the space can still be entered, but where the seat of the fire cannot be attacked directly. It has also been used for offensive attack to control flashover. However, there is not sufficient research to evaluate its capabilities in other fire scenarios, such as reducing the likelihood of backdraft, and in controlling fire threats in low visibility scenarios. Research on the effects of the nozzle type, application techniques and fire conditions on the performance of the 3D water fog tactic is also very limited. Further research efforts, including both experimental and numerical studies, can help firefighters understand how to most effectively use this technique and also help to improve its performance in firefighting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».