Numerical Calculation of Quench Distance for Laminar Premixed Flames Under Engine Relevant Conditions
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The quenching of premixed laminar flames at various constant pressures was studied through numerical simulation, with the Trajectory Generated Lower Dimensional Manifold (TGLDM) method used to employ detailed chemical mechanisms for stoichiometric methane and heptane flames. The method was validated at lower pressures and wall temperatures. The laminar flame speed predicted by the TGLDM method agrees reasonably well with experimental data reported in the literature. The peak heat flux at quenching was found to be under-predicted by 30-40% of the most current experimental data.</div><div class="htmlview paragraph">The quench distance was calculated for pressures of 1, 2, 20 and 40 bar, with wall temperatures of 300 and 600 K and fresh gas temperature of 300 K. The quench distance was found to decrease with increasing pressure in a manner similar to previous studies. The value of quench distance for heptane was found to be smaller than that of methane by a factor of ~30% over all pressures.</div><div class="htmlview paragraph">The peak heat flux values were used to evaluate the thermal model of Boust et al., for calculating quench distance and was found to predict the right trend, though the quench distance values are lower than those observed in experiment. The applicability of these results to internal combustion engines is briefly discussed by calculating a rough estimate of the fuel left unburned in the quenching layer for a spark-ignited engine, and a proposal for the computational implementation of Boust's thermal model is explained.</div></div>
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».