Identification of biomass co-combustion operating point using image processing

2014

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2070057
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Thermal power and excess air coefficient are one of key parameters that characterize operating point of combustion process. In practice, they are hard to determine directly. The k-nearest neighbor (k-NN) regression algorithm was applied where some flame image geometric parameters were used as predictors. The model was assessed by carrying out several combustion tests for nine different settings of the laboratory combustion facility. Thermal power and excess air coefficient were kept constant and set independently for known biomass content.