CFD Predictions of CO Emission Trends in an Industrial Gas Turbine Combustor
Notice bibliographique
Résumé
CFD predictions of emissions such as NOx and CO in industrial lean-premixed gas turbine combustors depend heavily on the degree to which the complexity of turbulent mixing and turbulence-chemistry interaction in the flow-field is modeled. While there is much difficulty in obtaining detailed and accurate internal data from high pressure combustors, there is a definite need for accurately understanding the flow physics towards the improvement of design. This work summarizes some experience with using the RANS and LES approaches in a commercial code, Fluent 6.3, to predict CO emissions and temperature trends in the two-stage Rolls-Royce RB211-DLE combustor. The predictions are validated against exit emissions (obtained from exhaust gas analysis) and some thermal paint tests for qualitative agreement on flame-stabilization. The upstream geometry (plenum and counter-swirlers) was included in order to minimize the effect of boundary conditions on the combustion zone. The presumed pdf approach as well as finite-rate chemistry models using the eddy dissipation concept were used to compare the predictions. It was found that there was a very significant benefit in moving to more advanced turbulence modeling methods to obtain realistic predictions in a confined, swirling burner. Thermal paint tests indicated that flame stabilization and temperatures (and therefore CO) was incorrectly predicted in the RANS context. LES results, on the other hand, more accurately predicted flame stabilization with corresponding improvements in the exit CO predictions. Ongoing work focuses on the variations that can be expected by varying discretization schemes, combustion models and sub-grid turbulence models as well as obtaining detailed internal data suitable for LES comparisons.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».