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Enregistrement W2076145943 · doi:10.1021/ef9011005

Oxidation of C1−C5 Alkane Quinternary Natural Gas Mixtures at High Pressures

2010· article· en· W2076145943 sur OpenAlexaff
Darren Healy, Danielle Kalitan, Christopher Aul, Eric L. Petersen, Gilles Bourque, Henry J. Curran

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensRolls-Royce (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiluentShock tubeCombustionChemistryNatural gasThermodynamicsNitrogenArgonBar (unit)Flue gasAtmospheric temperature rangeMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)Shock waveOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid compression machine (RCM) and shock-tube facilities have been employed to study the oxidation of natural gas blends at high pressure and intermediate to high temperatures. The use of both types of facilities allows a broad temperature envelope to be investigated and therefore encompasses the complete range applicable to gas turbines. A detailed chemical kinetic mechanism has been developed to simulate these results and will be used to approximate similar fuels. Mixtures of CH 4 /C 2 H 6 /C 3 H 8 / n -C 4 H 10 / n -C 5 H 12 have been studied in the temperature range 630−1550 K, in the pressure range 8−30 bar, and at equivalence ratios of 0.5, 1.0, and 2.0 in “air”. For shock-tube experiments, the diluent gas was nitrogen, whereas in the RCM experiments the diluent gas composition ranged from pure nitrogen (at lower temperatures) to pure argon (at the highest temperatures). In addition, the combustion chamber in the RCM was fitted with a thermostat and heating tape to control and vary the initial temperature thereby varying the compressed gas temperature. Because the time-scale of a rapid compression machine experiment is so long, heat losses are significant. Thus, a series of nonreactive experiments were performed in order to account for the heat loss associated with each mixture composition and pressure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations269
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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