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Enregistrement W1966504954 · doi:10.1115/1.1413769

CFD Predictions and Field Measurements of NOx Emissions From LM1600 Gas Turbine During Part Load Operation

2002· article· en· W1966504954 sur OpenAlexaff
G. R. Price, K. K. Botros, Graham Goldin

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensNova Chemicals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNOxCombustorCombustionEnvironmental scienceComputational fluid dynamicsCarbon monoxideNuclear engineeringChemistryMechanicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CFD simulations of the combustion process and formation of emissions in an industrial GE LM1600 gas turbine have been performed over a range of unit loads. Two combustion models were considered here to characterize the combustion process, the chemical equilibrium model and the nonequilibrium laminar flamelet model. The flamelet model predictions of nitric oxide concentration demonstrated much closer agreement with field measurements of continuous emission monitoring systems, due to accurate modeling of the oxygen radial concentration. The predictions made with this model are within 15 percent at maximum load and considerably better at lower loads. Field measurements also showed that nitric oxide constitutes about 95 percent of the total NOx measured. Unburnt hydrocarbons and carbon monoxide emissions are significantly overpredicted, however, arguably as a result of neglecting their oxidation in the high temperature, fuel-lean environment of the turbine and exhaust stack downstream of the combustor.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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