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Record W3138985515

Development and validation of a two-phase computational model for an alternative fire suppression agent

2020· article· en· W3138985515 on OpenAlexaboutno aff
Nishit Rajeshkumar Shaparia

Bibliographic record

VenueRiuNet (Politechnical University of Valencia) · 2020
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicFire dynamics and safety research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhase (matter)Computer sciencePhysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

[ES] Halon1301 se ha utilizado como agente de extinción de incendios en sistemas activos de extinción de incendios en motores de aviones, APU (Unidad de potencia auxiliar) y protección contra incendios de carga durante más de 50 años. En 1987, una investigación realizada por el Protocolo de Montreal muestra que Halon está dañando el medio ambiente debido a sus propiedades que agotan el ozono. Por lo tanto, el uso de gases de halón ha sido prohibido en la industria por el protocolo de Montreal (1994) y Kyoto (1998). Por lo tanto, es el reemplazo de gases de halón lo que es más ecológico. Entre estas alternativas, Novec-1230 es una alternativa sostenible que funciona de manera rápida, limpia y eficiente. El sistema de extinción de incendios requiere que se diluya una concentración específica del agente de extinción de incendios (4-6% para Novec-1230 y 5% para Halon) en el aire para extinguir el fuego. El problema de cambiar la fase de la niebla rápidamente despresurizada de un sistema de extinción de incendios es un tema de gran interés debido al efecto del modelado de estos fenómenos en una simulación exitosa para diseñar estas modificaciones. Debido a la gran diferencia de presiones entre el recipiente y el ambiente, se espera que la descarga a través de la boquilla sea crítica. En este informe, se utilizan dos agentes de supresión de incendios alternativos diferentes y dos boquillas: agua y Novec1230. El objetivo principal de este proyecto es desarrollar un nuevo modelo de subcuadrícula para un U-RANS CFD Euleriano-Euleriano de dos fases que pueda usarse para reducir el costo computacional y aumentar la precisión de los enfoques tradicionales basados en Eulerian-Lagrangian. Estos dos enfoques se realizan con el software comercial CFD (ANSYS Fluent). Como validación, los rendimientos de pulverización como la forma de pulverización, el ángulo del cono de pulverización se comparan con los resultados experimentales.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.056

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
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