Numerical fire modeling of crude oil spills: validation report
Notice bibliographique
Résumé
For the last six years the National Research Council (NRC) has been collaborating with Transport Canada to investigate fire incidents involving crude oil rail tank cars. The investigation involved conducting intermediate-scale experiments of a tank car engulfed in pool fires fuelled by crude oil to characterize the thermal conditions external to the tank car. The experiments were conducted by the NRC and Sandia National Laboratories using a 1/10th scale cylindrical calorimeter to simulate a tank car. The calorimeter was placed above a 2-m diameter crude oil pool fire. To complement these experiments and to gain further insight the NRC has been constructing a numerical fire model for the conducted crude oil fire tests. These efforts have been envisioned to include four stages. The first stage objective was to explore the feasibility of using numerical models to simulate crude oil fires. Two open source tools were used: Fire Dynamics Simulator (FDS) and Open Source Field Operation and Manipulation (OpenFOAM). Both tools showed promising capabilities to simulate crude oil fires using parallel computation. Presented in this report are the findings from Stage 2 of the “Numerical Fire Modeling of Crude Oil Spills” project. The objective of this stage is to evaluate the ability of numerical models to predict gas phase parameters from crude oil pool fires. The numerical modelling results were validated using the NRC-Sandia crude oil pool fire experiments that were conducted to obtain thermal environment around a 1/10th scale rail tank car (calorimeter) engulfed in a 2-m diameter pool fire fueled by heptane and Bakken and dilbit crude oils.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».