On the Prediction of Nitrogen Oxides From Gas Turbine Combustion Chambers Using Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a method of predicting the oxides of nitrogen emissions from gas turbine combustion chambers using neural networks. A short review of existing empirical models is undertaken and the reasoning behind the choice of correlation variables and mathematical formulations is presented. This review showed that the mathematical functions obtained from the underlying theory used to develop the semi-empirical model ultimately limit their general applicability. Under these conditions, obtaining a semi-empirical model with a large domain and good accuracy is difficult. An overview of the use of neural networks as a modelling tool is given. Using over 2000 data points, a neural network that can predict NOx emissions with greater accuracy than published correlations was developed. The coefficients of determination of the prediction for the previous published semi-empirical models are 0.8048 and 0.7885. However one tends to grossly overpredict and the other underpredict. The coefficient of determination is 0.8697 for the model using a neural network. Because of the nature of neural networks, this more accurate model does not allow better insight into the physical and chemical phenomena. It is however, a useful tool for the initial design of combustion chambers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».