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Record W7045975534

Comparaison et évaluation de modèles de gaz réels en rayonnement thermique

2000· other· fr· W7045975534 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2000
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCarbon oxideSous videHomogeneous
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Différentes modélisations de gaz réels ont été développées depuis quelques décennies afin de quantifier efficacement le transfert de chaleur par rayonnement dans une enceinte de combustion. Cependant, chacune de ces méthodes possède sa propre formulation (coefficient d'absorption ou transmissivité moyenne) et conduit à différents degrés de précision qui dépendent des caractéristiques de l'enceinte considérée, telles que la distribution en température et en fraction molaire, la nature du gaz, les dimensions de l'enceinte et l'émissivité aux parois. Par ailleurs, chaque modèle nécessite un temps de calcul qui lui est propre et qui varie de façon conséquente d'une méthode à l'autre. \n \nDes études monodimensionnelles et bidimensionnelles pour des géométries complexes sont présentées dans cette thèse et permettent de comparer les performances, pour ces différentes caractéristiques, de modèles actuels formulés en coefficients d'absorption, qui sont les méthodes CK, SNB-CK, SLW et SPGG, ainsi que celles de nouvelles modèles, qui sont des variantes de la méthode SNB-CK utilisant des regroupements uniformes ou sélectifs des bandes étroites de nombre d'ondes. Ces modèles sont, par ailleurs, couplés avec la méthode aux ordonnées discrètes pour la résolution de l'équation de transfert radiatif. La variante utilisant le regroupement sélectif basé sur les bandes d'émission primaires du CO2 est particulièrement intéressante et permet un très bon compromis entre la précision des résultats obtenus et le temps de calcul. \n

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)0.001
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.007
GPT teacher head0.178
Teacher spread0.171 · 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
Published2000
Admission routes1
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