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Enregistrement W7048729283

Mathematical modelling of composting processes using finite element method

2011· dissertation· en· W7048729283 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotocathodes and Microchannel Plates
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodMathematical modelAirflowInletPartial differential equationBasis (linear algebra)Sensitivity (control systems)Resolution (logic)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Composting is one element of waste management.It allows waste to be transformed into a valuable product.The processes involved and the final product, however, may vary in terms of quality, efficiency or security.Models have been established to represent some features of the composting process, but never all of them together.We hypothesized that all the key features from the literature could be gathered in one model.This model should be qualitatively faithful, reliable, and easily adapted to any situation.We used COMSOL TM , software that uses proven algorithms and the finite element method to solve partial differential equations in high spatial resolution in up to three dimensions.The behavior of this model was studied through parameter variations and sensitivity analysis.Patterns in temperature, biomass, substrate, oxygen and water concentration curves were consistent with the typical curves found in literature about composting.Initial water concentration and airflow were found to have an important impact on the composting process, while inlet air temperature did not.The resolution of the mathematical problem in a two-dimensional, longitudinal cross-section of the rectangular vessel allowed the observation of spatial patterns.This model can be used as a basis for further studies as new features are easy to implement.It can likewise be adapted to any apparatus, which makes it useful for comparative analysis.The suggested model, however, has yet to be validated against a physical system and this should be the next step.iii conditions exprimentales, ce qui en fait un bon outil comparatif.Cependant, le modle suggr doit d'abord tre valid par des donnes exprimentales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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