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Enregistrement W2171281043 · doi:10.1080/00102200490514769

PREDICTING THE LENGTH OF LOW-MOMENTUM JET DIFFUSION FLAMES IN CROSSFLOW

2004· article· en· W2171281043 sur OpenAlexaffabout
Adrian Majeski, David J. D. Wilson, Larry W. Kostiuk

Notice bibliographique

RevueCombustion Science and Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJet (fluid)Diffusion flameMechanicsDilutionDiffusionChemistryMomentum (technical analysis)ThermodynamicsAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceCombustionCombustorPhysicsChromatographyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A phenomenological model is presented for predicting the size of low-momentum jet diffusion flame in crossflow. This model relates the length of the flame (L f) to the diameter of the issuing jet (d s ), the exit velocity (V j ) and density (ρ j ) of the jet gases, the crossflow velocity (U ∞), and dilution of the fuel by an inert gas. Flame shape and size are modeled with two basic principles: flame shape is set by the fuel jet and crossflow properties and flame size is set by the timescale for the stoichiometric amount of oxygen to mix with the fuel jet. Experimental data are presented in which d s , V j , U ∞, and fuel jet dilution were all varied. The data show two regimes in which flame length either increases or decreases with increasing crossflow velocity. The predicted flame lengths agree with the measurements, within a root-mean-square error of 15%.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations31
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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