Computational Fluid Dynamics (CFD) Modelling of Diesel Particulate Matter in relation to Lung-Deposited Surface Area (LDSA) in Underground Tunnels

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.11159/mmme26.151
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Diesel-powered equipment remains a major source of respirable particulate exposure in underground mining, where limited dilution and mechanically driven airflow can create highly non-uniform pollutant fields.Conventional diesel particulate matter (DPM) assessment is commonly based on mass concentration or time-weighted sampling, which can miss the location-specific exposure experienced by workers near the face.This study develops a computational fluid dynamics (CFD) framework for mapping health-relevant DPM exposure in an auxiliary-ventilated underground tunnel by converting simulated passive-scalar concentrations into DPM and LDSA.LDSA is used because it better represents the particle surface area deposited in the respiratory tract, which is especially relevant for fine and ultrafine diesel aerosols [1]-[3].