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Enregistrement W2016781413 · doi:10.2118/2004-053

Detection of Combustion in Pipelines Using Flame Noise

2004· article· en· W2016781413 sur OpenAlexaffabout
M. D. Morgan, S. A. Mehta, T. J. Al-Himyary, R.G. Moore

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionPipeline transportNoise (video)Environmental scienceAutomotive engineeringComputer scienceAcousticsEngineeringEnvironmental engineeringArtificial intelligenceChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flammable mixtures are frequently transported within tubing. Examples include flare lines, storage tank vents, air drilling, and improperly designed purging operations. The flow regime is often turbulent, heat transfer rates high, and flow control devices few in number. In these circumstances, combustion of the gas mixtures could be catastrophic. Early flame detection is critical. Many methods of flame detection are available. Unfortunately, few offer remote, non-line of sight, detection. There is often no means by which combustion can be detected while still inside the tubing. To address this problem, combustion noise is being investigated at the University of Calgary as a possible solution. An experimental study has been completed that shows that combustion noise is detectable in high speed pressure data. This noise can be distinguished from other sources of noise by its inverse power law relationship with frequency. This relationship holds true whether the frequencies are calculated using traditional frequency analysis or wavelet analysis. Introduction It has been known for several decades that turbulent burnerflames produce noise. Moreover, turbulent flames, though inefficient producers of noise, are still much more efficient at producing noise than turbulent flows. Thus, a crude calculation of the total noise level can, under some conditions, distinguish combustion noise from background flow noise (1). Unfortunately, there are many sources of noise when dealing with industrial equipment. A practical detection system needs to be able to identify the specific noise produced by combustion. Fortunately, acoustic theory predicts that the mechanisms by which combustion noise is generated are distinct from those that produce noise by turbulence or other pure flows (2–7). There is also strong evidence linking the production of the combustion noise to the changes in the fuel burning rate (6,8,9). This link between the fuel burning rate and the production of noise supports the acoustic theories. Unfortunately, current theories are quite limited. In a comprehensive summary of the current state of knowledge, Lieuwen states the "The development of accurate, predictive combustion response models for realistic, that is, turbulent, configurations has not been achieved, however, and remains a key challenge for future workers." (10) It has been found that the noise produced by combustion is function of many different variables. Researchers studying turbulent burner flames found that the spectrum of the noise is affected by changes in the laminar flame speed of the fuel/air mixture, the burner diameter, and the flow rate (11–13). The peak frequency of this noise was also closely related to the level of macroscopic mixing (11,14). Recent research into highly turbulent combustion has also found a connection between the acoustic frequency spectrum of flames and the kinetic spectrum of turbulence (15–17). Researchers have also found that flame noise can be used to diagnose burner flame instabilities such as the lean blowout limit (18,19). Obviously a wealth of information can be found in combustion "noise". However, there are few acoustic studies of combustion within tubing, especially under flowing conditions. Theory and experiments have normally been restricted to laminar or no-flow conditions (20,21).

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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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