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Enregistrement W2171373440 · doi:10.1115/ht2007-32466

Effects of Hydrogen and Helium Addition to Fuel on Soot Formation in Axisymmetric Coflow Laminar Methane-Air Diffusion Flame

2007· article· en· W2171373440 sur OpenAlexaff
Fengshan Liu, Francesca Migliorini, F. Cignoli, Silvana De Iuliis, G. Zizak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSootLaminar flowHydrogenDiffusion flameMethaneHeliumChemistryRadiative transferAcetyleneThermodynamicsMaterials scienceCombustionCombustorPhysical chemistryPhysicsOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerical and experimental studies were conducted to investigate the effects of hydrogen and helium addition to fuel on soot formation in atmospheric axisymmetric coflow laminar methane-air diffusion flame. Soot temperature and volume fraction distributions were measured using a two-dimensional two-color technique. Numerically the conservation equations of mass, momentum, energy, and species in the limit of low-Mach number were solved. Detailed gas-phase chemistry and thermal and transport properties were accounted for. Radiative heat transfer by CO, CO2, H2O, and soot was calculated using the discrete-ordinates method with the radiative properties of the mixture obtained from a wide-band model. Soot was modeled using a two-equation semi-empirical model in which the mechanisms for inception and surface growth are assumed to be PAH coagulation and H-abstraction acetylene addition. Both experimental and numerical results show that helium addition is more efficient than hydrogen addition in reducing soot formation in the methane flame. These results are different from the previous investigations in ethylene flames where the hydrogen addition was found to be more effective in reducing soot formation than helium addition due to the additional chemical suppression of hydrogen on soot. It is suggested here that hydrogen chemically enhances soot formation when added to methane.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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'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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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