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Enregistrement W7066121545

Fire suppression performance of water mist under ventilation and cycling discharge conditions

2002· article· en· W7066121545 sur OpenAlexafffundvenueabout

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense Nationale
Mots-clésMistVentilation (architecture)DoorsFire protectionShut downCycling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When gaseous agents are used to extinguish fires, ventilation systems in the compartment must be shut down, otherwise the fire protection system can be expected to fail. Recent research [1] showed that water mist fire suppression systems were able to extinguish fires effectively with a definable degree of ventilation, such as with open doors or vents in a compartment, while gaseous agents could not work effectively under such ventilation conditions. In order to systematically investigate the fire suppression performance of water mist systems under ventilation conditions, a series of full-scale fire tests were carried out by the National Research Council of Canada [2]. The fire scenarios used in the tests included small and large pool fires, spray fires and wood crib fires. These fires were placed in different locations within the compartment and some fires were shielded from the direct hit of water mist. The ventilation conditions in the compartment included non-ventilation (door closed), natural ventilation (door opened) and forced ventilation (door opened and an exhaust fan running). Two types of water mist systems (single-fluid and twin-fluid) were used in the tests. Also, the use of cycling discharge mode for the improvement of extinguishing performance of water mist system for ventilated fires was studied [3]. This paper presents the extinguishing performance of two water mist systems under natural and forced ventilation, and the improvement of fire suppression performance by using cycling discharge mode.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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