Effects of Lewis number on conditional fluid velocity statistics in low Damköhler number turbulent premixed combustion: A direct numerical simulation analysis
Notice bibliographique
Résumé
The effects of global Lewis number Le on the statistics of fluid velocity components conditional in unburned reactants and fully burned products in the context of Reynolds Averaged Navier Stokes simulations have been analysed using a Direct Numerical Simulations (DNS) database of statistically planar turbulent premixed flames with a low Damköhler number and Lewis number ranging from 0.34 to 1.2. The conditional velocity statistics extracted from DNS data have been analysed with respect to the well-known Bray-Moss-Libby (BML) expressions which were derived based on bi-modal probability density function of reaction progress variable for high Damköhler number flames. It has been shown that the Lewis number substantially affects the mean velocity and the velocity fluctuation correlation conditional in products, with the effect being particularly pronounced for low Le. As far as the mean velocity and the velocity fluctuation correlation conditional in reactants are concerned, the BML expressions agree reasonably well with the DNS data reported in the present work. Based on a priori analysis of present and previously reported DNS data, the BML expressions have been empirically modified here in order to account for Lewis number effects, and the non-bimodal distribution of reaction progress variable. Moreover, it has been demonstrated for the first time that surface averaged velocity components and Reynolds stresses conditional in unburned reactants can be modelled without invoking expressions involving the Lewis number, as these surface averaged conditional quantities remain approximately equal to their conditionally averaged counterparts in the unburned mixture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».