경사로 버블 모델 감소

Reduced gradient bubble model

RGBM(Reduced gradient bubble model)은 브루스 빈케 박사가 특정 다이빙 프로파일에 필요감압 스톱 계산을 위해 개발한 알고리즘이다.가변 투과성 모델과 관련이 있지만, 다양한 투과성 모델의 젤-버블 모델을 거부한다는 점에서 개념적으로 다르다.[1][2][3]

그것은 여러 다이브 컴퓨터, 특히 수운토, 아크와리, 마레스, 하이드로 스페이스 엔지니어링,[1] 수중 기술 센터가 만든 컴퓨터에 사용된다.그것은 다음과 같은 가정에 의해 특징지어진다: 혈류 (퍼퓨전)는 확산에 의한 조직 가스 침투의 한계를 제공한다; 거품 씨앗의 크기의 기하급수적인 분포는 항상 존재하며, 큰 씨앗보다 더 작은 씨앗이 더 많다; 거품은 모든 압력 하에서 표면 경계를 가로지르는 가스 전달에 스며들 수 있다; 할단 티스.sue 칸막이가스 혼합물에 따라 1분에서 720분 사이의 하프타임으로 구성된다.[1]

수운토와 같은 일부 제조사들도 빈케 모델의 근사치를 고안해 냈다.Suunto는 버블에 의한 오프 가스닝 감소를 가정하여 변형된 Haldanean 9-compartment 모델을 사용한다.이 구현은 감압 정지를 위한 깊이 천장과 깊이 바닥을 모두 제공한다.전자는 조직의 오프 가스를 최대화하고 후자는 거품 성장을 최소화한다.[4]이 모델은 수집된 다이빙 프로필 데이터를 사용하여 여러 기사에서 상호 연관되고 검증되었다.[citation needed]

설명

이 모델은 감압 중 위상 분리가 신체 조직에서 랜덤하지만 가능성이 매우 높으며, 국소 자유/해체 농도 구배율에 따라 인접한 포화 조직에서 가스를 획득하여 거품이 계속 증가할 것이라는 가정에 근거한다.기체 교환 메커니즘은 계산적으로 불확실하게 정의된 핵 및 안정화 메커니즘과 비교하여 상당히 잘 이해된다.그럼에도 불구하고 일부 감압 연구자들 사이에서는 버블과 핵에 대한 기존의 관행과 연구가 버블 성장과 제거 과정과 관련된 시간 규모에 관한 유용한 정보를 제공한다는 의견이 있다.Wienke는 이러한 관행과 기본적인 물리적 원리 사이의 일관성이 매개변수 적합과 외삽을 넘어 알고리즘에 대한 감압 모델링 방향을 제시한다고 생각한다.그는 RGBM이 이러한 측면에서 이론적 모델을 구현하고 있으며 이중상 역학으로 인해 최근 개발된 안전한 다이빙 연습의 효율성을 뒷받침하고 있다고 생각한다.여기에는 다음이 포함된다.[5]

  • 중단 없는 시간 제한 감소
  • 10-20 fsw 깊이 구역의 안전 정지
  • 분당 30fsw를 초과하지 않는 상승 속도
  • 반복 노출이 제한되어 있으며, 특히 100 FSW를 초과하여
  • 제한적인 역방향 프로필 및 딥 스파이크 다이빙.
  • 제한된 다일 활동
  • 바운스 및 포화 한계 지점의 원활한 결합
  • 고도에 대한 일관된 다이빙 프로토콜
  • 특히 얕은 구역에서 전반적으로 짧은 감압 시간을 가진 감압, 연장된 범위 및 혼합 가스 다이빙을 위한 심층 정지.
  • 기술 다이빙을 위한 헬륨 농후 혼합물 사용(Haldanian 전략에서 제안한 것보다 셸하워 이소바르식 스위치 포함)
  • 용해 및 기포상 불활성 가스를 효율적으로 제거하기 위해 얕은 구역에서 순수한 산소의 사용

참조

  1. ^ a b c Wienke, Bruce R; O’Leary, Timothy R (13 February 2002). "Reduced gradient bubble model: Diving algorithm, basis and comparisons" (PDF). Tampa, Florida: NAUI Technical Diving Operations. pp. 7–12. Retrieved 12 January 2010.
  2. ^ Campbell, Ernest S (30 April 2009). "Reduced gradient bubble model". Scubadoc's Diving Medicine. Retrieved 12 January 2010. – Bruce Wienke가 RGBM과 VPM의 차이점 설명
  3. ^ Craciun, Alexandru (19 May 2018). "Decompression Algorithms – RGBM and VPM, a comparative approach" (PDF). Proceedings of the International Conference on Applied Informatics - ICDD2018. Sibiu: 69–83.
  4. ^ "Suunto Reduced Gradient Bubble Model" (PDF). Suunto. 24 July 2003. Retrieved 24 January 2010.
  5. ^ Wienke, B.R.; O'Leary, T.R. "Deep RGBM". Advanced Diver Magazine.