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Enregistrement W2006243149 · doi:10.1115/1.2906222

A Numerical Study on the Effect of CO Addition on Flame Temperature and NO Formation in Counterflow CH4/Air Diffusion Flames

2008· article· en· W2006243149 sur OpenAlexaff
Hongsheng Guo, W. Stuart Neill

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon monoxideAdiabatic flame temperatureDiffusion flameDiffusionChemistryAnalytical Chemistry (journal)Fraction (chemistry)MonoxideMole fractionPremixed flameCarbon fibersMaterials scienceThermodynamicsInorganic chemistryCombustionOrganic chemistryComposite materialPhysical chemistryCombustorCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical study was carried out to understand the effect of CO enrichment on flame temperature and NO formation in counterflow CH4/air diffusion flames. The results indicate that when CO is added to the fuel, both flame temperature and NO formation rate are changed due to the variations in adiabatic flame temperature, fuel Lewis number, and chemical reaction. At a low strain rate, the addition of carbon monoxide causes a monotonic decrease in flame temperature and peak NO concentration. However, NO emission index first slightly increases, and then decreases. At a moderate strain rate, the addition of CO has negligible effect on flame temperature and leads to a slight increase in both peak NO concentration and NO emission index, until the fraction of carbon monoxide reaches about 0.7. Then, with a further increase in the fraction of added carbon monoxide, all three quantities quickly decrease. At a high strain rate, the addition of carbon monoxide causes increase in flame temperature and NO formation rate, until a critical carbon monoxide fraction is reached. After the critical fraction, the further addition of carbon monoxide leads to decrease in both flame temperature and NO formation rate.

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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,397

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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