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Enregistrement W2086553742 · doi:10.1115/imece2004-59808

Application of Laminar Flamelet Model to a Diffusion Flame Combustor

2004· article· en· W2086553742 sur OpenAlexaff
Lei‐Yong Jiang, Ian Campbell, Kang Su

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of WindsorNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustorLaminar flowMechanicsCombustionTurbulenceCombustion chamberHeat transferDiffusion flameNOxThermodynamicsMaterials scienceMeteorologyPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flow field of a propane-air diffusion flame combustor with interior and exterior conjugate heat transfers was numerically studied. Results obtained from a laminar flamelet combustion model (228 reactions and 31 species), together with the re-normalization group (RNG) k-ε turbulence model, the discrete ordinates radiation model, and the NOx model, are presented and discussed. These results are compared with a comprehensive database obtained from a series of experimental measurements. The flow patterns and recirculation zone length in the combustion chamber are accurately predicted, and the mean axial velocities are in fairly good agreement with the experimental data, particularly at downstream sections. The mean temperature profiles are also captured fairly well by the laminar flamelet combustion model. Based the velocity and temperature field solutions, NOx simulation was performed in a post-processing mode. The numerical results indicate that the semi-empirical, post-processing NOx model can provide valuable NOx simulations as long as the velocity and temperature fields are adequately predicted.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,363

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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'admission1
Résumé présentoui

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