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Investigación de la Influencia de los Procedimientos de Recolección y Análisis de Datos en el Desarrollo de Modelos de Filtración de Aerosoles

Autores: Berry, Gentry; Knizley, Alta; Beckman, Ivan; Cho, Heejin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Investigación de la Influencia de los Procedimientos de Recolección y Análisis de Datos en el Desarrollo de Modelos de Filtración de Aerosoles


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Filtros de aire fibrosos
Rendimiento del filtro
Trabajo experimental
Instrumentos de medición de aerosoles
Metodologías de análisis
Concentraciones de masa

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 7

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los filtros de aire fibrosos son dispositivos comunes utilizados para eliminar partículas en el aire. Su rendimiento se mide típicamente a través de su resistencia al flujo de aire y la masa de partículas capturadas. Se ha investigado mucho sobre modelos que describen la evolución del rendimiento del filtro; sin embargo, la necesidad de mejora sigue siendo. El trabajo experimental es insustituible en el desarrollo de modelos de alta fidelidad, sin embargo, la estimación de las variables necesarias no es trivial y puede verse influenciada por los instrumentos de medición seleccionados y las metodologías de análisis. Por lo tanto, el propósito de este trabajo es proponer un marco para investigar la respuesta de los instrumentos de medición de aerosoles comunes, sus metodologías de análisis correspondientes y la aplicación de sus datos. Se seleccionaron un Analizador de Partículas de Movilidad Escaneada (SMPS) y un Espectrómetro de Aerosoles por Láser (LAS) para su consideración, y sus datos registrados se compararon con mediciones de referencia. Los resultados de los experimentos indicaron que el SMPS y el LAS arrojaron una relación de concentraciones de masa estimadas con respecto a las concentraciones de masa de referencia de aproximadamente 1.175 y 0.749, respectivamente. En cuanto al SMPS, se sugirió que el rango de tamaño medible, la aplicación de un factor de cobertura, el factor de forma dinámica y la asociación entre los ajustes de curva y los histogramas fueron influyentes en las estimaciones finales. Para el LAS, la aplicación de un ajuste de curva, su asociación a los histogramas y la selección de los períodos de muestreo fueron influyentes. Considerando los resultados, el impacto de estos factores no puede considerarse negligible y puede distorsionar la reproducibilidad entre estudios y fossilizar factores confusos. Por lo tanto, las metodologías propuestas son útiles para abordar posibles errores en la recolección y análisis de datos.

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