MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1975784306 · doi:10.1021/ef050081q

Detailed Kinetic Modeling of Carbonaceous Nanoparticle Inception and Surface Growth during the Pyrolysis of C<sub>6</sub>H<sub>6</sub> behind Shock Waves

2006· article· en· W1975784306 sur OpenAlexaff
John Z. Wen, Murray J. Thomson, M.F. Lightstone, Steven N. Rogak

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSootNucleationCombustionParticle (ecology)Materials scienceAerosolCarbon fibersPyrolysisNanoparticleSupersaturationChemical engineeringThermodynamicsChemistryChemical physicsNanotechnologyPhysical chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soot formation in combustion processes is of significant interest due to its influences on both environmental emissions and material synthesis (i.e., the synthesis of fullerences and carbon nanotubes). However, the inception process of the youngest carbonaceous nanoparticles from the gaseous phase is the most poorly understood phenomenon in the study of soot kinetics at the current stage. Recently, researchers have found experimentally the existence of transparent or semi-transparent carbonaceous particles (Krestinin, A. V. Combust. Flame 2000, 121, 513−524) or nanoorganic carbon particles (D'Anna, A.; Rolando, A.; Allouis, C.; Minutolo, P.; D'Alessio, A. Proc. Combust. Inst. 2004, 30, 1449−1456) during soot nucleation, which have not been successfully explained by traditional polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) nucleation mechanisms. Most recently, a more detailed soot kinetic model (Vlasov, P. A.; Warnatz, J. Proc. Combust. Inst. 2002, 29, 2335−2341; Part 2) has been implemented to predict soot formation behind shock waves and to describe the soot nucleation as a combined process of the fast polymerization of supersaturated polyyne vapor and the PAH growth. The lack of a detailed description of fractal particle structures in their aerosol dynamics model, however, restricted the model's accuracy in predicting the particle coagulation rates and, hence, the particle sizes. In the current study, a new comprehensive kinetic model has been developed to describe soot chemical processes in a heterogeneous phase. The nucleation process is described by the formation of the soot precursors and the transformation from those precursors to solid soot particles. The precursors are represented by six sectional bins, which are formed through the detailed PAH nucleation mechanism and polyyne pathways, respectively. The gaseous reaction mechanism has been validated against measurements of polyynes and the C/C 2 /C 3 carbon radicals. Finally, the aforementioned soot kinetic model has been implemented in an advanced aerosol dynamics model to predict the main parameters of soot particle formation in the pyrolysis of C 6 H 6 /Ar mixture. This aerosol dynamics model includes the detailed description of the agglomerate structure of soot particles and calculates the particle coagulation rates according to their sizes and structures. The numerical simulation shows that, during the fuel pyrolysis behind shock waves, both PAH growth and polyynes polymerization play an important role during the soot nucleation process. And the polyynes surface growth model alone is able to predict soot yield as well as averaged particle diameter during the earlier stage of soot formation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations41
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy & FuelsMême sujetAdvanced Combustion Engine TechnologiesTravaux en français237 207