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Enregistrement W2099967209 · doi:10.1002/cjce.22392

Study of Parameters Influencing Fluid Flow and Wall Hot Spots in Rotary Kilns using CFD

2015· article· en· W2099967209 sur OpenAlexvenueno aff
H.F. Elattar, Eckehard Specht, Ali Fouda, Abdullah S. Bin‐Mahfouz

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Combustion and Slurry Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustorKilnJet (fluid)MechanicsHeat fluxHeat transferRotary kilnComputational fluid dynamicsFluentMaterials scienceTurbulenceMomentum (technical analysis)Thermal radiationNuclear engineeringThermodynamicsChemistryCombustionEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, 3‐D‐CFD simulation using an ANSYS‐Fluent package in a 4 m diameter kiln with 40 m length firing methane (CH4) gas is applied to avoid undesirable thermal behaviour (wall hot spots; peak wall temperatures) in industrial rotary kilns. New influencing parameters are introduced, including primary air ratio, burner configuration (two configurations with different fuel jet momentums), and burner power. The influence of these parameters on the peak kiln flame and on wall temperatures, flame radiation heat flux, radiative heat transfer coefficient, temperature contours, and pathlines are investigated and discussed. Preliminary comparison of jet flames with available experimental data is carried out to select and validate the proper turbulence model for the present simulations. Results reveal that the peak flame temperature, flame radiation heat flux, and radiative heat transfer coefficient increase with higher fuel jet momentum, lower primary air ratio, and higher burner power. On the other hand, the wall hot spots emerge when operating the kiln at higher burner power or by lowering the jet momentum (larger fuel inlet diameter). Stable flames and a higher recirculation size can be obtained by operating the kiln under a higher primary air ratio and higher jet momentum (narrower fuel inlet diameter). Based on these results, operators are shown a way to adjust controllable kiln parameters to reduce wall hot spots and to improve product quality, in addition to controlling the ringing problems.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,186 · 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'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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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